遗传算法matlab求解物流配送问题

Question

四个检测站周围有十九栋楼，采用遗传算法来确定十九栋楼如何去对应四个检测站的分配问题。类似于物流选址

Answer 1

该回答引用ChatGPT

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代码如下

%% 遗传算法解决物流配送问题

% 定义建筑和检测站位置（模拟数据）
buildingLocations = rand(19,2); % 随机生成19个建筑位置
stationLocations = rand(4,2); % 随机生成4个检测站位置

% 定义个体表示（19维向量），表示每个建筑属于哪个检测站
nBuildings = 19; % 建筑数量
nStations = 4; % 检测站数量
individual = randi(nStations, 1, nBuildings); % 随机分配建筑到检测站

% 定义适应度函数，计算每个个体与目标之间的距离
distances = zeros(nBuildings, nStations); % 预分配距离矩阵
for i = 1:nBuildings
    for j = 1:nStations
        distances(i,j) = norm(buildingLocations(i,:) - stationLocations(j,:)); % 计算每个建筑与检测站之间的欧几里得距离
    end
end
fitnessFcn = @(x) sum(min(distances(:,x),[],2)); % 每个检测站中最近建筑距离之和作为适应度值

% 定义遗传算法参数
popSize = 100; % 种群大小
crossoverProb = 0.8; % 交叉概率
mutationProb = 0.01; % 变异概率
maxGenerations = 100; % 最大迭代次数
options = gacommon('options', [], [], [], 'PopulationSize', popSize, 'CrossoverFraction', crossoverProb, 'MutationFcn', {@mutationuniform, mutationProb}, 'Generations', maxGenerations, 'Display', 'iter');

% 运行遗传算法
[x,fval] = simplega(individual, nStations, [], [], [], [], [], fitnessFcn, options);

% 输出最佳个体和适应度值
disp('最佳个体:');
disp(x);
disp('适应度值:');
disp(fval);

% 可视化结果
figure;
gscatter(buildingLocations(:,1), buildingLocations(:,2), x); % 以不同颜色绘制每个建筑所属的检测站
hold on;
scatter(stationLocations(:,1), stationLocations(:,2), 100, 'k', 'filled'); % 绘制检测站位置
title('分配结果'); xlabel('x'); ylabel('y');
legend('检测站1', '检测站2', '检测站3', '检测站4', 'Location', 'Best');