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网站变成手机网站,账号注册登录立即注册,设计一个网站先做哪些构造,电商平台的运营模式✅作者简介#xff1a;热爱科研的Matlab仿真开发者#xff0c;擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。#x1f34e; 往期回顾关注个人主页#xff1a;Matlab科研工作室#x1f34a;个人信条#xff1a;格物致知,完整Matlab代码获取及仿真…✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。内容介绍一、开篇为什么需要WMA求解单仓库多旅行商MTSP问题在物流配送、仓储调度、无人机巡检、快递分拣等实际场景中经常会遇到“单仓库多旅行商问题”Single-Depot MTSP——即从一个固定仓库出发安排多个旅行商或配送车辆、巡检设备遍历所有待服务节点最终全部返回仓库核心目标是最小化总行程距离、降低运输成本或缩短完成时间。作为经典组合优化问题的延伸MTSP的求解难度远高于单旅行商问题TSP其核心挑战在于如何合理划分节点任务给各旅行商同时优化每个旅行商的行驶路径避免出现任务分配不均、路径交叉重叠等问题。传统求解方法如枚举法、贪心算法要么在节点数量较多时计算复杂度爆炸要么易陷入局部最优解而鲸鱼迁徙算法WMA灵感源于鲸鱼群体的迁徙协作行为具备全局搜索能力强、收敛速度快、参数设置简单的优势能高效平衡“任务划分”与“路径优化”的双重需求成为求解MTSP问题的优质方案。简单来说WMA求解的核心逻辑是通过模拟鲸鱼迁徙的“群体协作-路径寻优”机制找到任务分配和路径规划的最优组合。二、核心拆解WMA求解单仓库MTSP问题的5个关键实现步骤一第一步单仓库MTSP问题建模——明确问题边界与优化目标求解问题的前提是精准建模这一步就像“画好问题蓝图”明确已知条件、约束规则和优化目标为后续WMA寻优提供清晰方向。建模不清晰会导致算法优化方向偏差最终无法得到符合实际需求的解。具体建模内容包括三部分一是基础参数定义明确仓库位置坐标设为起点S也是所有旅行商的终点、待服务节点数量N、旅行商数量M、各节点间的距离矩阵可通过欧氏距离、曼哈顿距离等计算二是约束条件设定核心约束包括“每个待服务节点仅被一个旅行商访问一次”“所有旅行商均从仓库出发并最终返回仓库”“单个旅行商的行程距离不超过设备最大续航如配送车辆的最大里程”三是优化目标确定最常用目标为“最小化所有旅行商的总行程距离之和”也可根据实际场景设定为“最小化最长行程时间均衡各旅行商任务量”“最小化总运输成本”等。二第二步WMA参数设置与种群初始化——构建算法“寻优基础”鲸鱼迁徙算法的参数配置和种群初始化直接影响寻优效率和结果精度这一步相当于“为寻优团队搭建框架”确定参与寻优的“鲸鱼个体”数量、寻优规则和初始搜索范围。具体操作流程一是WMA核心参数设置包括种群规模即“鲸鱼个体”数量通常设为30-50数量过少易陷入局部最优过多则增加计算量、最大迭代次数控制寻优终止条件通常设为100-200、迁徙步长控制每轮迭代的搜索范围步长过大会导致寻优不稳定过小则收敛过慢、权重因子平衡全局搜索与局部开发的能力二是种群初始化将“MTSP的解”编码为“鲸鱼个体”的位置向量——常用编码方式为“节点序列编码任务划分标记”如用长度为NM-1的向量表示前N位为待服务节点序号后M-1位为划分标记标记之间的节点归属于同一旅行商随机生成符合约束条件的初始种群确保每个个体都对应一组合法的任务分配和路径方案。三第三步适应度函数设计——定义“最优解”的评价标准适应度函数是算法判断“解的优劣”的核心依据相当于为“鲸鱼个体”设定“寻优目标”引导种群向更优解的方向进化。对于MTSP问题适应度函数需同时兼顾任务分配合理性和路径总长度。具体设计逻辑首先将鲸鱼个体的位置向量解码为具体的MTSP解——根据划分标记拆分节点序列得到每个旅行商的访问节点子集然后计算每个旅行商的行程距离从仓库出发遍历子集节点再返回仓库最后根据优化目标构建适应度函数若目标为“最小化总行程距离”则适应度函数值直接等于所有旅行商的行程距离之和函数值越小对应的解越优。同时在适应度计算过程中需加入约束检查如单个旅行商行程是否超过最大续航对违反约束的解设置惩罚项如大幅增大适应度函数值确保算法只向合法解进化。四第四步WMA迭代优化——模拟鲸鱼迁徙实现全局寻优这是整个求解过程的核心环节通过模拟鲸鱼群体的“领航鲸引导-群体迁徙-局部觅食”三大行为不断更新种群中每个个体的位置即MTSP的解逐步逼近全局最优解。每一轮迭代都实现“全局探索新解局部优化现有解”的双重效果。具体迭代流程一是领航鲸选择每轮迭代中从种群中筛选出适应度函数值最小的个体作为“领航鲸”其对应的MTSP解为当前最优解二是群体迁徙更新其他“普通鲸鱼”个体根据领航鲸的位置调整自身位置模拟鲸鱼群体跟随领航鲸迁徙的行为实现全局范围内的解空间探索三是局部觅食优化通过引入随机扰动因子让部分鲸鱼个体在自身当前位置附近进行局部搜索模拟鲸鱼觅食时的局部探索行为提升解的局部精度四是迭代终止判断重复上述步骤直至达到预设的最大迭代次数或种群最优解的适应度函数值趋于稳定变化量小于预设阈值停止迭代并记录当前最优解。五第五步最优解解码与验证——落地实际应用场景迭代结束后得到的最优鲸鱼个体位置向量需要经过解码转换为可直接应用的MTSP方案并通过验证确保方案的可行性和最优性这一步是连接算法求解与实际应用的关键桥梁。具体实现流程一是最优解解码将迭代得到的最优位置向量按第二步的编码规则反向解码得到各旅行商的任务分配方案即每个旅行商负责的节点子集和具体行驶路径节点访问顺序二是可行性验证检查解码后的方案是否满足所有约束条件如节点无重复访问、行程距离符合要求等若存在约束违反需回溯调整WMA参数如增大种群规模、延长迭代次数重新求解三是性能评估计算最优方案的总行程距离、各旅行商行程均衡度等指标可与贪心算法、遗传算法等传统方法的求解结果对比验证WMA方案的优势四是实际应用适配根据具体场景如物流配送的车辆载重限制、无人机巡检的续航约束对方案进行微调确保可直接落地应用。⛳️ 运行结果 部分代码%数据集参考文献 REINELT G.TSPLIB-a traveling salesman problem[J].ORSA Journal on Computing,1991,3(4):267-384.% 导入TSP数据集 bayg29ppk1;% ppk1无箭头 ppk0 有箭头load(data.txt)load(Kd.mat)load(curve.mat)Tnumsize(Kd,1);%旅行商的个数numfloor((size(data,1)-1)/Tnum);Lnumnum*ones(1,Tnum);%每个旅行商经历的城市个数Lnum(Tnum)(size(data,1)-1)-(Tnum-1)*num;%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%% 画旅行商路径图 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%figureplot(data(:,1),data(:,2),bs,color,k,MarkerFaceColor,y)hold onptscatter(data(Kd(1,1),1),data(Kd(1,1),2),280,pr,filled);hold onif ppk1%% 无箭头 (二选一)ColorStr{r-,m-,b-,c-,k-,g-};LegStr{城市,起点,旅行商1,旅行商2,旅行商3,旅行商4,旅行商5,旅行商6};for i1:TnumDis(i)(sum(sum((data(Kd(i,1:end-1),:)-data(Kd(i,2:end),:)).^2)).^0.5); %求解两两城市之间的距离QidKd(i,1:2Lnum(i));plot(data(Qid,1),data(Qid,2),ColorStr{i},linewidth,1.5);hold on;endxlabel(经度X)ylabel(纬度Y)legend(LegStr{1:Tnum2})else%% 有箭头 (二选一)ColorStr{r,m,b,c,k,g};%线的颜色for t1:TnumDis(t)(sum(sum((data(Kd(t,1:end-1),:)-data(Kd(t,2:end),:)).^2)).^0.5); %求解两两城市之间的距离QidKd(t,1:2Lnum(t));for i 1:Lnum(t)1PlotLineArrow(gca, [data(Qid((i)),1), data(Qid((i1)),1)], [data(Qid((i)),2), data(Qid((i1)),2)], g, ...ColorStr{t},0.3);endendxlabel(经度X)ylabel(纬度Y)legend(城市,起点)end%% 标记城市序号for i1:size(data,1)text(data(i,1)15,data(i,2),strcat( ,num2str(i)),color,k,FontSize,10);end%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%% 画算法收敛曲线图 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%figureplot(curve,r-,linewidth,3)xlabel(迭代次数)ylabel(总距离适应度值)legend(ALA)%% 显示结果for i1:Tnumfprintf(第%d个旅行商的路径%d,i,Kd(i,1));for j2:size(Kd(i,:),2)if Kd(i,j)Kd(i,1)fprintf(-%d,Kd(i,j));fprintf(\n)break;elsefprintf(-%d,Kd(i,j));endendfprintf(第%d个旅行商的总路径长度%f\n,i,Dis(i));endfprintf(所有旅行商的总路径长度%f\n,curve(end)); 参考文献[1]姜昌华.遗传算法在物流系统优化中的应用研究[D].华东师范大学,2007.DOI:10.7666/d.y1073606. 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真助力科研梦 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维2.1 bp时序、回归预测和分类2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类2.14 PNN脉冲神经网络分类2.15 模糊小波神经网络预测和分类2.16 时序、回归预测和分类2.17 时序、回归预测预测和分类2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化 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、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、 通信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、水声通信、通信上传下载分配 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、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进扰动观察法/电导增量法、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度虚拟电厂能源消纳风光出力控制策略多目标优化博弈能源调度鲁棒优化电力系统核心问题经济调度机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成GAN/蒙特卡洛不确定性优化鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模经济调度算法优化改进模型优化潮流分析鲁棒优化创新点文献复现微电网配电网规划运行调度综合能源混合储能容量配置平抑风电波动多目标优化静态交通流量分配阶梯碳交易分段线性化光伏混合储能VSG并网运行构网型变流器 虚拟同步机等包括混合储能HESS蓄电池超级电容器电压补偿,削峰填谷一次调频功率指令跟随光伏储能参与一次调频功率平抑直流母线电压控制MPPT最大功率跟踪控制构网型储能光伏微电网调度优化新能源虚拟同同步机VSG并网小信号模型 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别 车间调度零等待流水车间调度问题NWFSP、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP5 往期回顾扫扫下方二维码