【PSO MTSP】粒子群算法PSO求解单仓库多旅行商问题【含Matlab源码 3804期】

   日期:2024-12-20     作者:waxbv       评论:0    移动:http://3jjewl.riyuangf.com/mobile/news/7559.html
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1 第一种多旅行商问题
单仓库多旅行商问题(Single-Depot Multiple Travelling Salesman Problem, SD-MTSP𝑚个推销员从同一座中心城市出发,访问其中一定数量的城市并且每座城市只能被某一个推销员访问一次,最后返回到中心城市,通常这种问题模型被称之为SD-MTSP。

2 第二种多旅行商问题
多仓库多旅行商问题(Multi-Depot Multiple Travelling Salesman Problem, MD-MTSP𝑚个推销员从𝑚座不同的城市出发,访问其中一定数量的城市并且每座城市只能被某一个推销员访问一次,最后回到各自出发的城市,这种问题模型被称之为MD-MTSP。

3 第三种多旅行商问题
𝑚个推销员从同一座城市出发,访问其中一定数量的城市并且每座城市只能被某一个推销员访问一次,最后再返回到不同的𝑚座城市。

4 第四种多旅行商问题
𝑚个推销员从𝑚座不同城市出发,访问其中一定数量的城市并且每座城市只能被某一个推销员访问一次,最后再返回到同一座城市。

close all
clear
clc
%数据集参考文献 REINELT G.TSPLIB-a traveling salesman problem[J].ORSA Journal on Computing,1991,3(4):267-384.
global data StartPoint Tnum
% 导入TSP数据集 bayg29
load(‘data.txt’)
Tnum=3;%旅行商个数(可以自行更改)2-6
StartPoint=10; %选择起点城市(可以自行更改
Dim=size(data,1)-1;%维度
lb=-10;%下界
ub=10;%上界
fobj=@Fun;%计算总距离
SearchAgents_no=100; % 种群大小(可以修改
Max_iteration=2000; % 最大迭代次数(可以修改
[fMin,bestX,curve]=PSO(SearchAgents_no,Max_iteration,lb,ub,Dim,fobj);

%% 最终的结果 Kd是最终的城市序列
[~,idx]=sort(bestX);
idx(idx>=StartPoint)=idx(idx>=StartPoint)+1;
num=floor(length(idx)/Tnum);
Lnum=num*ones(1,Tnum);
Lnum(Tnum)=length(idx)-(Tnum-1)num;
Kd=StartPoint
ones(Tnum,max(Lnum)+2);
st=1;%起始位置
for i=1:Tnum
en=st+Lnum(i)-1;%结束位置
Kd(i,2:Lnum(i)+1)=idx(st:en);
st=en+1;
end
%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%% 保存数据 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
save Kd Kd %保留最终的城市序列
save curve curve %保留算法求解的收敛曲线
%% 求解结果画图
PlotResult;%求解结果画图

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 程荣.遗传算法求解旅行商问题[J].科技风. 2017,(16)

3 备注
简介此部分摘自互联网,仅供参考,若侵权,联系删除

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4 路径规划方面
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5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

 
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