粒子群算法程序各段路的速度不同.docx
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粒子群算法程序各段路的速度不同
1.用粒子群算法求解路径最短时的路径
tic
K=3;%车辆数
D=200;%粒子群中粒子的个数
Q=1000;%每辆车的容量
w=0.729;%w为惯性因子
c1=1.49445;%正常数，称为加速因子
c2=1.49445;%正常数，称为加速因子
Loop_max=50;%最大迭代次数
%初始化城市坐标
City=[18,54;22,60;58,69;71,71;83,46;91,38;24,42;18,40];
n=size（City,1）;%城市个数,包含中心仓库
N=n-1;%发货点任务数
fori=1:
n
forj=1:
n
Distance（i,j）=sqrt（（City（i,1）-City（j,1））^2+（City（i,2）-City（j,2））^2）;%各城市节点之间的距离矩阵
end
end
v=[20,20,20,21,21,19,20,20;20,20,19,20,19,21,20,21;20,19,20,20,20,20,21,20;21,20,20,19,20,21,21,21;21,19,20,20,20,21,21,20;19,21,20,21,21,20,20,21;20,20,21,21,21,20,19,20;20,21,20,21,20,21,20,20];
fori=1:
8
forj=1:
8
ifi==j
v（i,j）=0;
end
end
end
g=[0,890,140,280,330,210,410,570];%各发货点的货运量
%初始化粒子群
fori=1:
D
forj=1:
N
Xv（i,j）=randi（K,1）;%初始化粒子群中粒子的位置
Vv（i,j）=randi（2*K-1,1）-K;%初始化粒子群中粒子的位置变化率
Vr（i,j）=randi（2*N-1,1）-N;%初始化粒子群中离子的位置变化率
Xvl（i,j）=Xv（i,j）;%初始化粒子群中每个粒子的最优位置
end
end
fori=1:
D
a=randperm（N）;
forj=1:
N
Xr（i,j）=a（j）;%初始化粒子群中粒子的位置
Xrl（i,j）=Xr（i,j）;%初始化粒子群中每个粒子的最优位置
end
end
Lg=100000;%初始化最优粒子对应的配送方案的总路径长度
Xvg=ones（1,N）;%粒子群中最优的粒子
Xrg=ones（1,N）;%粒子群中最优的粒子
Loop=1;%迭代计数器
whileLoop<=Loop_max%循环终止条件
%对粒子群中的每个粒子进行评价
fori=1:
D
k1=find（1==Xv（i,:
））;%找出第一辆车配送的城市编号
nb1=size（k1,2）;%计算第一辆车配送城市的个数
ifnb1>0%判断第一辆车配送城市个数是否大于0，如果大于0则
a1=[Xr（i,k1（:
））];%找出第一辆车配送城市顺序号
b1=sort（a1）;%对找出第一辆车的顺序号进行排序
G1（i）=0;%初始化第一辆车的配送量
k51=[];
am=[];
forj1=1:
nb1
am=find（b1（j1）==Xr（i,:
））;
k51（j1）=intersect（k1,am）;%计算第一辆车配送城市的顺序号
G1（i）=G1（i）+g（k51（j1）+1）;%计算第一辆车的配送量
end
k61=[];
k61=[0,k51,0];%定义第一辆车的配送路径
L1（i）=0;%初始化第一辆车的配送路径长度
fork11=1:
nb1+1
L1（i）=L1（i）+Distance（k61（k11）+1,k61（k11+1）+1）;%计算第一辆车的配送路径长度
end
else%如果第一辆车配送的城市个数不大于0则
G1（i）=0;%第一辆车的配送量设为0
L1（i）=0;%第一辆车的配送路径长度设为0
end
k2=find（2==Xv（i,:
））;%找出第二辆车配送的城市编号
nb2=size（k2,2）;%计算第二辆车配送城市的个数
ifnb2>0%判断第二辆车配送城市个数是否大于0，如果大于0则
a2=[Xr（i,k2（:
））];%找出第二辆车配送城市的顺序号
b2=sort（a2）;%对找出的第二辆车的顺序号进行排序
G2（i）=0;%初始化第二辆车的配送量
k52=[];
bm=[];
forj2=1:
nb2
bm=find（b2（j2）==Xr（i,:
））;
k52（j2）=intersect（k2,bm）;%计算第二辆车配送城市的顺序号
G2（i）=G2（i）+g（k52（j2）+1）;%计算第二辆车的配送量
end
k62=[];
k62=[0,k52,0];%定义第二辆车的配送路径
L2（i）=0;%初始化第二辆车的配送路径长度
fork22=1:
nb2+1
L2（i）=L2（i）+Distance（k62（k22）+1,k62（k22+1）+1）;%计算第二辆车的路径长度
end
else%如果第二辆车配送的城市个数不大于0则
G2（i）=0;%第二辆车的配送量设为0
L2（i）=0;%第二辆车的配送路径长度设为0
end
k3=find（3==Xv（i,:
））;%找出第三辆车配送的城市编号
nb3=size（k3,2）;%计算第三辆车配送城市的个数
ifnb3>0%判断第三辆车配送城市个数是否大于0，如果大于0则
a3=[Xr（i,k3（:
））];%找出第三辆车配送城市的顺序号
b3=sort（a3）;%对找出的第三辆车的顺序号进行排序
G3（i）=0;%初始化第三辆车的配送量
k53=[];
cm=[];
forj3=1:
nb3
cm=find（b3（j3）==Xr（i,:
））;
k53（j3）=intersect（k3,cm）;%计算第三辆车配送城市的顺序号
G3（i）=G3（i）+g（k53（j3）+1）;%计算第三辆车的配送量
end
k63=[];
k63=[0,k53,0];%定义第三辆车的配送路径
L3（i）=0;%初始化第三辆车的配送路径长度
fork33=1:
nb3+1
L3（i）=L3（i）+Distance（k63（k33）+1,k63（k33+1）+1）;%计算第三辆车的路径长度
end
else%如果第三辆车配送的城市个数不大于0则
G3（i）=0;%第三辆车的配送量设为0
L3（i）=0;%第三辆车的配送路径长度设为0
end
L（i）=0;%初始化每个粒子对应的配送方案总路径长度
L（i）=L1（i）+L2（i）+L3（i）;%计算每个粒子对应的配送方案总路径长度
ifL（i）Xvg（:
）=Xv（i,:
）;%将粒子i设为历史最优粒子
Xrg（:
）=Xr（i,:
）;%将粒子i设为历史最优粒子
Lg=L（i）;%将粒子i的总路径长度设为最优粒子对应的配送方案的总路径长度
else
Xvg（:
）=Xvg（:
）;%最优粒子保持不变
Xrg（:
）=Xrg（:
）;%最优粒子保持不变
Lg=Lg;%最优粒子所对应的配送方案的总路径长度也不变
end
Limin（i）=10000000;%初始化每个粒子代表的配送方案的历史最优总路径长度
ifL（i）Limin（i）=L（i）;%更新本次循环得到的总路径长度为粒子i的历史最优路径长度
Xvl（i,:
）=Xv（i,:
）;%更新本次得到的粒子i为i粒子的历史最优位置
Xrl（i,:
）=Xr（i,:
）;%更新本次得到的粒子i为i粒子的历史最优位置
else%否则，保持粒子i的历史最优位置及历史最优路径长度不变
Limin（i）=LL（i）;
Xvl（i,:
）=Xv1（i,:
）;
Xrl（i,:
）=Xr1（i,:
）;
end
end
%记录本次循环得到的所有粒子的位置
fori=1:
D
forj=1:
N
Xv1（i,j）=Xvl（i,j）;%记录本次循环得到的所有粒子的位置
Xr1（i,j）=Xrl（i,j）;%记录本次循环得到的所有离子的位置
end
end
LL（i）=0;%初始化每个粒子的历史最优路径总长度
fori=1:
D
LL（i）=Limin（i）;%对每个粒子的历史最优路径总长度进行赋值
end
%对粒子群中每个粒子进行迭代
fori=1:
D
forj=1:
N
Vv（i,j）=w*Vv（i,j）+c1*rand
（1）*（Xvl（i,j）-Xv（i,j））+c2*rand
（1）*（Xvg（1,j）-Xv（i,j））;%计算位置变化率
Vr（i,j）=w*Vr（i,j）+c1*rand
（1）*（Xrl（i,j）-Xr（i,j））+c2*rand
（1）*（Xrg（1,j）-Xr（i,j））;%计算位置变化率
%Vv（i,j）和Vr（i,j）进行上下限的限制
ifVv（i,j）>K-1
Vv（i,j）=K-1;
elseifVv（i,j）<1-K
Vv（i,j）=1-K;
else
Vv（i,j）=Vv（i,j）;
end
end
end
fori=1:
D
forj=1:
N
Xv（i,j）=ceil（Xv（i,j）+Vv（i,j））;%更新位置坐标
%对Xv（i,j）进行上下限的限制
ifXv（i,j）>K
Xv（i,j）=K;
elseifXv（i,j）<1
Xv（i,j）=1;
else
Xv（i,j）=Xv（i,j）;
end
Xr（i,j）=Xr（i,j）+Vr（i,j）;%更新位置坐标
end
end
zx（Loop）=Lg;
Loop=Loop+1;
end
Xvg%输出粒子群中的最优粒子
Xrg%输出粒子群中的最优粒子
Lg%输出最优粒子所代表方案的总路径长度
Loop%输出迭代的次数
%计算最优粒子所代表的配送方案
k1=find（1==Xvg（:
））;%找出第一辆车配送的城市编号
k1=k1';
nb1=size（k1,2）;%计算第一辆车配送城市的个数
ifnb1>0%判断第一辆车配送城市个数是否大于0，如果大于0则
a1=[Xrg（k1（:
））];%找出第一辆车配送城市顺序号
b1=sort（a1）;%对找出第一辆车的顺序号进行排序
G1=0;%初始化第一辆车的配送量
k51=[];
am=[];
forj1=1:
nb1
am=find（b1（j1）==Xrg（:
））;
k51（j1）=intersect（k1,am）;%计算第一辆车配送城市的顺序号
G1=G1+g（k51（j1）+1）;%计算第一辆车的配送量
end
k61=[];
k61=[0,k51,0];%定义第一辆车的配送路径
L1=0;%初始化第一辆车的配送路径长度
fork11=1:
nb1+1
L1=L1+Distance（k61（k11）+1,k61（k11+1）+1）;%计算第一辆车的配送路径长度
end
else%如果第一辆车配送的城市个数不大于0则
G1=0;%第一辆车的配送量设为0
L1=0;%第一辆车的配送路径长度设为0
end
k2=find（2==Xvg（:
））;%找出第二辆车配送的城市编号
k2=k2';
nb2=size（k2,2）;%计算第二辆车配送城市的个数
ifnb2>0%判断第二辆车配送城市个数是否大于0，如果大于0则
a2=[Xrg（k2（:
））];%找出第二辆车配送城市的顺序号
b2=sort（a2）;%对找出的第二辆车的顺序号进行排序
G2=0;%初始化第二辆车的配送量
k52=[];
bm=[];
forj2=1:
nb2
bm=find（b2（j2）==Xrg（:
））;
k52（j2）=intersect（k2,bm）;%计算第二辆车配送城市的顺序号
G2=G2+g（k52（j2）+1）;%计算第二辆车的配送量
end
k62=[];
k62=[0,k52,0];%定义第二辆车的配送路径
L2=0;%初始化第二辆车的配送路径长度
fork22=1:
nb2+1
L2=L2+Distance（k62（k22）+1,k62（k22+1）+1）;%计算第二辆车的路径长度
end
else%如果第二辆车配送的城市个数不大于0则
G2=0;%第二辆车的配送量设为0
L2=0;%第二辆车的配送路径长度设为0
end
k3=find（3==Xvg（:
））;%找出第三辆车配送的城市编号
k3=k3';
nb3=size（k3,2）;%计算第三辆车配送城市的个数
ifnb3>0%判断第三辆车配送城市个数是否大于0，如果大于0则
a3=[Xrg（k3（:
））];%找出第三辆车配送城市的顺序号
b3=sort（a3）;%对找出的第三辆车的顺序号进行排序
G3=0;%初始化第三辆车的配送量
k53=[];
cm=[];
forj3=1:
nb3
cm=find（b3（j3）==Xrg（:
））;
k53（j3）=intersect（k3,cm）;%计算第三辆车配送城市的顺序号
G3=G3+g（k53（j3）+1）;%计算第三辆车的配送量
end
k63=[];
k63=[0,k53,0];%定义第三辆车的配送路径
L3=0;%初始化第三辆车的配送路径长度
fork33=1:
nb3+1
L3=L3+Distance（k63（k33）+1,k63（k33+1）+1）;%计算第三辆车的路径长度
end
else%如果第三辆车配送的城市个数不大于0则
G3=0;%第三辆车的配送量设为0
L3=0;%第三辆车的配送路径长度设为0
end
k61
k62
k63
NH1=0;
M1=1000;
T1=0;
fork331=1:
nb1+1
M1=M1+g（k61（k331）+1）;
NH1=NH1+（24+（216.738+0.098*M1）*0.1111）*Distance（k61（k331）+1,k61（k331+1）+1）/（44*v（k61（k331）+1,k61（k331+1）+1））;
T1=T1+Distance（k61（k331）+1,k61（k331+1）+1）*10^3/v（k61（k331）+1,k61（k331+1）+1）;
end
NH2=0;
M2=1000;
T2=0;
fork332=1:
nb2+1
M2=M2+g（k62（k332）+1）;
NH2=NH2+（24+（216.738+0.098*M2）*0.1111）*Distance（k62（k332）+1,k62（k332+1）+1）/（44*v（k62（k332）+1,k62（k332+1）+1））;
T2=T2+Distance（k62（k332）+1,k62（k332+1）+1）*10^3/v（k62（k332）+1,k62（k332+1）+1）;
end
NH3=0;
M3=1000;
T3=0;
fork333=1:
nb3+1
M3=M3+g（k63（k333）+1）;
NH3=NH3+（24+（216.738+0.098*M3）*0.1111）*Distance（k63（k333）+1,k63（k333+1）+1）/（44*v（k63（k333）+1,k63（k333+1）+1））;
T3=T3+Distance（k63（k333）+1,k63（k333+1）+1）*10^3/v（k63（k333）+1,k63（k333+1）+1）;
end
NH=（NH1+NH2+NH3）*10^3
T=T1+T2+T3
x=City（:
1）;
y=City（:
2）;
figure
（1）
%对各个城市进行顺序标号
max_text={'0','1','2','3','4','5','6','7',};
text（x+1,y+1,max_text）
%画出最优粒子所代表的配送方案路径
fori=1:
nb1+2
short1（i）=k61（i）+1;
end
fori=1:
nb2+2
short2（i）=k62（i）+1;
end
fori=1:
nb3+2
short3（i）=k63（i）+1;
end
line（x（short1）,y（short1）,'Marker','o'）
line（x（short2）,y（short2）,'Marker','o'）
line（x（short3）,y（short3）,'Marker','o'）
xlabel（'横坐标/Km'）;
ylabel（'纵坐标/Km'）;
title（'仅考虑路程最短单目标最优时的路径'）;
figure
（2）
fori=1:
Loop_max
X（i）=i;
end
line（X,zx,'Marker','o'）
xlabel（'迭代次数'）;
ylabel（'最优值'）;
title（'粒子群算法收敛图'）;
toc
%计算程序的运行时间
Time=num2str（toc）
clearall
2.用粒子群算法求解耗油量最小时的路径
tic
K=3;%车辆数
D=200;%粒子群中粒子的个数
Q=1000;%每辆车的容量
w=0.729;%w为惯性因子
c1=1.49445;%正常数，称为加速因子
c2=1.49445;%正常数，称为加速因子
Loop_max=50;%最大迭代次数
%初始化城市坐标
City=[18,54;22,60;58,69;71,71;83,46;91,38;24,42;18,40];
n=size（City,1）;%城市个数,包含中心仓库
N=n-1;%发货点任务数
fori=1:
n
forj=1:
n
Distance（i,j）=sqrt（（City（i,1）-City（j,1））^2+（City（i,2）-City（j,2））^2）;%各城市节点之间的距离矩阵
end
end
v=[20,20,20,21,21,19,20,20;20,20,19,20,19,21,20,21;20,19,20,20,20,20,21,20;21,20,20,19,20,21,21,21;21,19,20,20,20,21,21,20;19,21,20,21,21,20,20,21;20,20,21,21,21,20,19,20;20,21,20,21,20,21,20,20];
fori=1:
8
forj=1:
8
ifi==j
v（i,j）=0;
end
end
end
g=[0,890,140,280,330,210,410,570];%各发货点的货运量
%初始化粒子群
fori=1:
D
forj=1:
N
Xv（i,j）=randi（K,1）;%初始化粒子群中粒子的位置
Vv（i,j）=randi（2*K-1,1）-K;%初始化粒子群中粒子的位置变化率
Vr（i,j）=randi（2*N-1,1）-N;%初始化粒子群中离子的位置变化率
Xvl（i,j）=Xv（i,j）;%初始化粒子群中每个粒子的最优位置
end
end
fori=1:
D
a=randperm（N）;
forj=1:
N
Xr（i,j）=a（j）;%初始化粒子群中粒子的位置
Xrl（i,j）=Xr（i,j）;%初始化粒子群中每个粒子的最优位置
end
end
Lg=10000000;%初始化最优粒子对应的配送方案的总路径长度
Xvg=ones（1,N）;%粒子群中最优的粒子
Xrg=ones（1,N）;%粒子群中最优的粒子
Loop=1;%迭代计数器
whileLoop<=Loop_max%循环终止条件
%对粒子群中的每个粒子进行评价
fori=1:
D
k1=find（1==Xv（i,:
））;%找出第一辆车配送的城市编号
nb1=size（k1,2）;%计算第一辆车配送城市的个数
ifnb1>0%判断第一辆车配送城市个数是否大于0，如果大于0则
a1=[Xr（i,k1（:
））];%找出第一辆车配送城市顺序号
b1=sort（a1）;%对找出第一辆车的顺序号进行排序
G1（i）=0;%初始化第一辆车的配送量
k51=[];
am=[];
forj1=1:
nb1
am=find（b1（j1）==Xr（i,:
））;
k51（j1）=intersect（k1,am）;%计算第一辆车配送城市的顺序号
G1（i）=G1（i）+g（k51（j1）+1）;%计算第一辆车的配送量
end
k61=[];
k61=[0,k51,0];%定义第一辆车的配送路径
NH1（i）=0;
M1（i）=1000;
fork331=1:
nb1+1
M1（i）=M1（i）+g（k61（k331）+1）;
NH1（i）=NH1（i）+（24+（216.738+0.098*M1（i））*0.1111）*Distance（k61（k331）+1,k61（k331+1）+1）/（44*v（k61（k331）+1,k61（k331+1）+1））;
end
else%如果第一辆车配送的城市个数不大于0则
G1（i）=0;%第一辆车的配送量设为0
NH1（i）=0;%第一辆车的配送路径长度设为0
end
k2=find（2==Xv（i,:
））;%找出第二辆车配送的城市编号
nb2=size（k2,2）;%计算第二辆车配送城市的个数
ifnb2>0%判断第二辆车配送城市个数是否大于0，如果大于0则
a2=[Xr（i,k2（:
））];%找出第二辆车配送城市的顺序号
b2=sort（a2）;%对找出的第二辆车的顺序号进行排序
G2（i）=0;%初始化第二辆车的配送量
k52=[];
bm=[];
forj2=1:
nb2
bm=find（b2（j2）==Xr（i,:
））;
k52（j2）=intersect（k2,bm）;%计算第二辆车配送城市的顺序号
G2（i）=G2（i）+g（k52（j2）+1）;%计算第二辆车的配送量
end
k62=[];
k62=[0,k52,0];%定义第二辆车的配送路径
NH2（i）=0;
M2（i）=1000;
fork332=1:
nb2+1
M2（i）=M2（i）+g（k62（k332）+1）;
NH2（i）=NH2（i）+（24+（216.738+0.098*M2（i））*0.1111）*Distance（k62（k332）+1,k62（k332+1）+1）/（44*v（k62（k332）+1,k62（k332+1）+1））;
end
else%如果第二辆车配送的城市个数不大于0则
G2（i）=0;%第二辆车的配送量设为0
NH2（i）=0;%第二辆车的配送路径长度设为0
end
k3=find（3==Xv（i,:
））;%找出第三辆车配送的城市编号
nb3=size（k3,2）;%计算第三辆车配送城市的个数
ifnb3>0%判断第三辆车配送城市个数是否大于0，如果大于0则
a3=[Xr（i,k3（:
））];%找出第三辆车配送城市的顺序号
b3=sort（a3）;%对
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