基于免疫算法的最优物流仓储点选址方案MATLAB仿真

目录

1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.核心程序

4.本算法原理

5.完整程序


1.程序功能描述

基于免疫算法的最优物流仓储点选址方案MATLAB仿真。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022A版本运行

 

(完整程序运行后无水印)

3.核心程序

......................................................................
% 画出免疫算法收敛曲线
figure
plot(Ysave(:, 1),'linewidth',2); 
hold on
plot(Ysave(:, 2), 'r','linewidth',2);
legend('最优','平均')Xcen = Pxy(bestchrom, 1);
Ycen = Pxy(bestchrom, 2);
% 找出最近配送点
for i = 1:length(Pxy)dd(i, :) = dist(Pxy(i, :), Pxy(bestchrom, :)');
end
[a, b] = min(dd');index = cell(1, Lens);for i = 1:Lens% 计算各个派送点的地址index{i} = find(b == i);
end% 绘制最优规划派送路线
figure
plot(Xcen, Ycen, 'go', 'LineWidth', 1, ...'MarkerEdgeColor', 'g', ...'MarkerFaceColor', 'y', ...'MarkerSize', 9)
hold onplot(Pxy(:, 1), Pxy(:, 2), 's', 'LineWidth', 1, ...'MarkerEdgeColor', 'b', ...'MarkerFaceColor', 'r', ...'MarkerSize', 6)for i = 1:length(Pxy)x = [Pxy(i, 1), Pxy(bestchrom(b(i)), 1)];y = [Pxy(i, 2), Pxy(bestchrom(b(i)), 2)];plot(x, y, 'b--'); hold on
endtitle('最优规划派送路线')figure
plot(Xcen, Ycen, 'go', 'LineWidth', 1, ...'MarkerEdgeColor', 'g', ...'MarkerFaceColor', 'y', ...'MarkerSize', 9)
hold onplot(Pxy(:, 1), Pxy(:, 2), 's', 'LineWidth', 1, ...'MarkerEdgeColor', 'b', ...'MarkerFaceColor', 'r', ...'MarkerSize', 6)for i = 1:length(Pxy)x = [Pxy(i, 1), Pxy(bestchrom(b(i)), 1)];y = [Pxy(i, 2), Pxy(bestchrom(b(i)), 2)];plot(x, y, 'b--'); hold on
end
hold on
for i = 1:Lensidxx = index{i};Pxy2 = Pxy(idxx,:);rr   = [];for j = 1:length(idxx)rr(j) = sqrt((Xcen(i) - Pxy2(j,1))^2 + (Ycen(i) - Pxy2(j,2))^2);endrr2 = max(rr);func_circle(Xcen(i),Ycen(i),rr2);
end
title('最优规划派送路线')
75

4.本算法原理

       物流仓储点选址问题是物流系统设计中的一个关键环节,它直接影响到物流系统的整体效率和服务质量。选址的目标通常是寻找一组仓储点的位置,使得物流成本最小化或者服务水平最大化。这个问题通常被建模为一个复杂的多目标优化问题,需要考虑的因素包括但不限于运输成本、仓储成本、顾客需求分布、交通条件等。

       免疫算法(Immune Algorithm, IA)是一种模拟生物免疫系统的智能优化算法。它通过模拟抗体对抗原的识别过程来解决优化问题。在物流仓储点选址问题中,可以将不同的选址方案看作抗原,而对应的解决方案则可以看作抗体。免疫算法的核心思想包括以下几个方面:

  • 多样性生成:通过随机生成一定数量的初始解(即抗体)。
  • 亲和力评价:计算每个解的质量或适应度。
  • 选择操作:根据解的质量进行选择,保留较好的解。
  • 克隆操作:复制较好的解以增加种群中好解的数量。
  • 变异操作:对解进行局部搜索,探索新的解空间。
  • 抑制机制:避免算法陷入局部最优。

为了更具体地说明如何使用免疫算法来解决物流仓储点选址问题,我们首先建立数学模型。

       基于免疫算法的最优物流仓储点选址方案能够有效地解决这类复杂的优化问题。通过模拟生物免疫系统的机制,免疫算法能够在较大的解空间内高效地搜索到最优解。

5.完整程序

VVV

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/402549.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

pytorch-AutoEncoders

目录 1. 监督学习&无监督学习1.1 监督学习1.2 无监督学习1.3 为什么需要无监督学习 2. AutoEncoders3. Auto Encoders loss function4. PCA VS Auto Encoders5. Auto Encoders的变种5.1 Denoising Auto Encoders5.2 Dropout AutoEncoders5.3 Adversarial AutoEncoders5.4 V…

html 关于table合并外边框以及自动滚动问题汇总

合并外边框 .tab_main{ width: 100%; height:100%; border: 1px solid #ccc; text-align: center; border-spacing: 0; border-collapse: collapse;//合并外边框 } 固定高度显示上下滑动 <div styleoverflow:scroll;height:100%> <di…

hive之greatest和least函数

1、greatest函数&#xff1a; greatest(col_a, col_b, ..., col_n)比较n个column的大小&#xff0c;过滤掉null或对null值进行处理&#xff0c;当某个column中是string&#xff0c;而其他是int/double/float等时&#xff0c;返回null&#xff1b; 举例&#xff1a; select g…

鸿蒙自定义Tab,可居左显示

最近写鸿蒙项目时&#xff0c;需要用到类似Android的TabLayout控件&#xff0c;鸿蒙官方也有提供类似实现的组件Tabs。但是官方Tabs组件&#xff0c;实在有点鸡肋&#xff0c;首先 TabContent和 TabBar是绑定在一起的放在Tabs里面的&#xff0c;如果UI是TabBar的背景是一个整体…

三十七、【人工智能】【机器学习】【监督学习】- AdaNet算法模型

系列文章目录 第一章 【机器学习】初识机器学习 第二章 【机器学习】【监督学习】- 逻辑回归算法 (Logistic Regression) 第三章 【机器学习】【监督学习】- 支持向量机 (SVM) 第四章【机器学习】【监督学习】- K-近邻算法 (K-NN) 第五章【机器学习】【监督学习】- 决策树…

GPS叉车安全管理系统,远程监控管理车辆,保障叉车资产安全!

叉车的管理和监管一直是一个挑战&#xff0c;九盾叉车监管系统旨在实现对叉车资产的全面监管和管理&#xff0c;结合了GPS车辆定位技术&#xff0c;为您提供了实时、精确的叉车位置信息&#xff0c;从而帮助您更好地管理您的叉车资产。 一、IC卡指纹认证&#xff1a; 确保叉车…

工程数学线性代数(同济大学数学系)第六版(更新中)

第1章 行列式 2 全排列和对换 一、排列及其逆序数 全排列 1个逆序、逆序数 奇排列&#xff0c;偶排列 二、对换 对换&#xff1a;排列中任意两个元素对调 相邻对换&#xff1a;相邻两个元素对换 对换改变排列的奇偶性。 4 行列式的性质 5 行列式按行&#xff08;列&…

【网络】UDP和TCP之间的差别和回显服务器

文章目录 UDP 和 TCP 之间的差别有连接/无连接可靠传输/不可靠传输面向字节流/面向数据报全双工/半双工 UDP/TCP API 的使用UDP APIDatagramSocket构造方法方法 DatagramPacket构造方法方法 回显服务器&#xff08;Echo Server&#xff09;1. 接收请求2. 根据请求计算响应3. 将…

极狐 GitLab 依赖扫描:助力开发者管理软件供应链

极狐GitLab 是 GitLab 在中国的发行版&#xff0c;专门面向中国程序员和企业提供企业级一体化 DevOps 平台&#xff0c;用来帮助用户实现需求管理、源代码托管、CI/CD、安全合规&#xff0c;而且所有的操作都是在一个平台上进行&#xff0c;省事省心省钱。可以一键安装极狐GitL…

C#使用SharGL实现PUMA560机械臂

1、四轴机械臂 下载链接&#xff1a;https://download.csdn.net/download/panjinliang066333/89645225 关键代码 public void DrawRobot1(ref OpenGL gl,float[] angle,float[] yLength,bool isPuma560_Six){//坐标系说明&#xff1a;//①X轴正向&#xff1a;屏幕朝右//②Y轴…

Vue封装axios请求(超详细)

一、简介 Vue封装axios请求是指将axios库集成到Vue项目中,以便更方便地发送HTTP请求。首先,需要安装axios库,然后在Vue项目中创建一个名为request.js的文件,用于封装axios实例。在这个文件中,可以设置默认的配置,如基础URL、超时时间等。接下来,可以定义一些常用的请求方…

魔方远程时时获取短信内容APP 前端Vue 后端Ruoyi框架(含搭建教程)

前端Vue 后端Ruoyi框架 APP原生JAVA 全兼容至Android14(鸿蒙 澎湃等等) 前后端功能&#xff1a; ①后端可查看用户在线状态(归属地IP) ②发送短信(自定义输入收信号码以及短信内容&#xff0c;带发送记录) ③短信内容分类清晰(接收时间、上传时间等等) ④前后端分离以及A…

攸信动态丨CEIA电子智造论坛:聚焦高可靠性与智能制造,攸信技术受邀参展

第120届CEIA电子智造线下活动-导电高可靠性与智能制造&先进封装与系统集成创新发展论坛于8月8号&#xff0c;在厦门磐基希尔顿酒店召开&#xff0c;本次大会聚焦新型显示、EV汽车电子、智能家电等领域&#xff0c;受到了行业人士的重点关注&#xff0c;超300名行业同仁参会…

【网络】高并发场景处理:线程池和IO多路复用

文章目录 短时间内有大量的客户端的解决方案线程池IO 多路复用 短时间内有大量的客户端的解决方案 创建线程是比较经典的一种服务器开发模型&#xff0c;给每个客户端分配一个线程来提供服务 但一旦短时间内有大量的客户端&#xff0c;并且每个客户端请求都是很快的&#xff…

企业为什么需要安装加密软件

1. 数据保护 防止数据泄露&#xff1a;加密软件通过对敏感数据进行加密处理&#xff0c;确保即使数据在传输或存储过程中被截获&#xff0c;也无法被未授权人员读取或利用&#xff0c;从而有效防止数据泄露。 完整性保护&#xff1a;加密不仅保护数据的机密性&#xff0c;还通…

政务网站(.gov)专用SSL/HTTPS证书

政府网站在选择SSL证书时不仅需要遵循网络安全法规以及密评整改&#xff0c;更要提升公众信任度。国产服务商提供的专业版SSL证书&#xff0c;全方位符合政务部门对SSL证书的要求 1 算法要求 政务服务网站需要落实等保制度、密评制度&#xff0c;在密码应用上可选择国密算法S…

ubuntu-linux ifconfig只有回环IP问题解决

问题如下图所示&#xff1a; 解决方案&#xff1a; sudo dhclient

【Python学习-UI界面】PyQt5 小部件14-QDock 子窗口

可停靠窗口是一个子窗口&#xff0c;可以保持浮动状态或附加到主窗口的指定位置。 QMainWindow类的主窗口对象保留了一块区域供可停靠窗口使用。该区域位于中央窗口部件周围。 可停靠窗口可以在主窗口内移动&#xff0c;也可以被取消停靠并由用户移动到新的区域。 样式如下: …

关于鸣潮启动器450张图片杂谈—从代码分析为何使用帧动画

关于鸣潮启动器450张图片杂谈—从代码分析为何使用帧动画 前言 在鸣潮启动器的目录下 Wuthering Waves\kr_game_cache\animate_bg\99de27ae82e3c370286fba14c4fcb699打开该目录发现有450张图片&#xff0c;不难看出启动器的背景动画是由这450张图片不断切换实现的 qt框架 从…

2024千元以下蓝牙耳机有哪些推荐?四款年度性价比蓝牙耳机推荐

2024年&#xff0c;蓝牙耳机市场再次迎来了新的发展机遇与挑战&#xff0c;在众多的蓝牙耳机中&#xff0c;千元以下的产品因其较高的性价比而备受消费者青睐&#xff0c;那么面对琳琅满目的产品&#xff0c;2024千元以下蓝牙耳机有哪些推荐&#xff1f;接下来下面&#xff0c;…