【优化选址】基于节约算法求解考虑碳排放及带时间窗的物流选址问题附matlab代码

1 简介

基于节约算法求解带时效性约束的物流中心选址问题.分析选址问题的时效性约束条件,构造带时效性约束的物流中心选址模型,利用节约算法设计选址模型的精确算法,并给出具体算例,验证模型和算法的可行性.研究结果表明,该算法能够求解带时效性约束的选址模型,又能够求解不带时效性约束的重心选址模型,是一种比传统算法更有效的求解物流中心选址问题的算法.

2 部分代码

clc

clear all

p1=0.9;

customer=xlsread('customer.xlsx');           %需求点信息

facility=xlsread('facility.xlsx');           %设施点信息

facilityposition=facility(:,2:3);               %设施坐标

customerposition=customer(:,2:3);               %需求点坐标

position=[facilityposition;customerposition];

xlswrite('position.xlsx',position)

position1=[position(:,1) position(:,2)];

distMatrix=dists(position1);                   %计算得出的两点之间的距离

xlswrite('distMatrix.xlsx',distMatrix)

ttimeu=fix(distMatrix);                         %两点之间的距离

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%固定数据%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

Qofcar=200;                                     %车辆容量

costofallcar=5000;                               %车辆固定成本

costofunitdistance=9;                           %单位距离成本

tanpaifangyinzi=1;                               %车辆碳排放因子

danweiyouhao=1;                                 %车辆单位油耗

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%计算出来的数据%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

Numberofpoints=size(customer,1);               %需求点数量

Numberoffacilities=size(facility,1);           %设施点数量

quantity=[customer(:,1) customer(:,4) customer(:,4)];     %需求点需求量

Qoffacilities=[facility(:,1) facility(:,4)];   %设施容量

timewindow=[customer(:,1) customer(:,6:7)];     %需求点时间窗

countfacility=facility(:,5);                   %建立设施固定成本

codeofpicture=1;

timewindow

assignofpoint=[2 1 2 1 3 3 1 2 1 1 2 3 2];

[outcome1,outcome2,outcome3]=cw(Numberoffacilities,assignofpoint,ttimeu,timewindow,distMatrix,quantity,Qofcar,p1);

%outcome1=[1 1 2 1 2 3 3 4 4 3 5 5 5];

%outcome2=[9 2 10 4 7 13 1 11 8 3 12 5 6];

[outcome1,outcome2,outcome3]=tabu(outcome1,outcome2,outcome3,distMatrix,ttimeu,Numberoffacilities,timewindow);

[Picture]=picture(codeofpicture,outcome1,outcome2,outcome3,customer,facility);

3 仿真结果

4 参考文献

[1]于晓东. 基于人工蜂群算法的考虑碳排放的带时间窗车辆路径问题研究[D]. 大连理工大学, 2016.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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