资源描述：
《基于遗传算法的预拌混凝土车辆调度优化matlab源码》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、基于遗传算法的预拌混凝土车辆调度优化MATLAB源码原文地址：基于遗传算法的预拌混凝土车辆调度优化MATLAB源码作者：GreenSim%%clccloseallclear%%问题参数设置M=8；%工地总数目L=6；%预拌车吨位(立方米)C=20；%预拌车总数目MD=3；%配料和装车时间(分钟)%到各工地的去程时间(分钟)TDG=[30；25；40；15；35；45；20；20]；%到各工地的回程时间(分钟)TDB=[25；20；30；15；30；35；20；15]；%各工地需要的混凝土总量(立方米)R=[15；
2、20；20；25；10；12；30；25]；%各工地的浇筑持续时间(分钟)CD=[20；30；25；10；35；15；20；15]；%施工工地允许的最大中断时间(分钟)，与连续施工保证施工质量有关ABD=[5；5；15；5；5；10；10；5]；%施工工地允许的最大配送时间(分钟)，与保证混凝土品质有关ADD=[100；90；100；90；120；110；100；90]；%各施工地开始施工的时刻(以分为单位的相对时间)ST=[0；0；30；0；0；30；0；0]；%0时刻对应的真实时间(小时分钟制)HM=[8；0
3、]；%举例，[8,15]表示8：15%各工地需要的预拌车总数量RT=ceil(R/L)；A=zeros(0,0)；fori=1：length(RT)；A=[A；i*ones(RT(i),1)]；endN=length(A)；%%算法参数设置%迭代次数KGA=50；%种群规模NGA=50；%变异概率PmGA=0.2；LB=zeros(N,1)；UB=ones(N,1)；Alpha=1；Beta=1；%%调用遗传算法[BESTX,BESTY,ALLX,ALLY]=GAUCP(KGA,NGA,PmGA,LB,UB,A,
4、C,MD,TDG,TDB,CD,ABD,ADD,ST,Alpha,Beta)；%%整理输出结果x=BESTX{KGA}；[Y,X,T1,T2,T3,T4,T5,WTS,WTT,C1,C2]=Fit(x,A,C,MD,TDG,TDB,CD,ABD,ADD,ST,Alpha,Beta)；disp('最佳染色体为')；disp(X')；Time0=60*HM(1)+HM(2)；T1=T1+Time0；T2=T2+Time0；T3=T3+Time0；T4=T4+Time0；T5=T5+Time0；T1H=floor(T1
5、/60)；T1M=mod(T1,60)；T2H=floor(T2/60)；T2M=mod(T2,60)；T3H=floor(T3/60)；T3M=mod(T3,60)；T4H=floor(T4/60)；T4M=mod(T4,60)；T5H=floor(T5/60)；T5M=mod(T5,60)；disp('配料和装车开始时间(小时/分钟)')；disp([T1H,T1M]')；disp('从基地出发时间(小时/分钟)')；disp([T2H,T2M]')；disp('到达施工地时刻(小时/分钟)')；disp([
6、T3H,T3M]')；disp('从施工地返回时刻(小时/分钟)')；disp([T4H,T4M]')；disp('到达基地时刻(小时/分钟)')；disp([T5H,T5M]')；function[BESTX,BESTY,ALLX,ALLY]=GAUCP(K,N,Pm,LB,UB,AAA,C,MD,TDG,TDB,CD,ABD,ADD,ST,Alpha,BetaQ)%%此函数实现遗传算法，用于预拌混凝土配送的调度优化%GreenSim团队原创作品，转载请注明%Email：greensim@163.com%Gre
7、enSim团队主页：[color=red]欢迎访问GreenSim--算法仿真团队→[url=输入参数列表%K迭代次数%N种群规模，要求是偶数%Pm变异概率%LB决策变量的下界，M×1的向量%UB决策变量的上界，M×1的向量%%输出参数列表%BESTXK×1细胞结构，每一个元素是M×1向量，记录每一代的最优个体%BESTYK×1矩阵，记录每一代的最优个体的评价函数值%ALLXK×1细胞结构，每一个元素是M×N矩阵，记录全部个体%ALLYK×N矩阵，记录全部个体的评价函数值%%第一步：M=length(LB)；%决
8、策变量的个数%种群初始化，每一列是一个样本farm=zeros(M,N)；fori=1：Mx=unifrnd(LB(i),UB(i),1,N)；farm(i,：)=x；end%输出变量初始化ALLX=cell(K,1)；%细胞结构，每一个元素是M×N矩阵，记录每一代的个体ALLY=zeros(K,N)；%K×N矩阵，记录每一代评价函数值BESTX=cell(K,1)；%细
