| Matlab | 您所在的位置：网站首页 › 公交线路规划算法有哪些 › Matlab |
Matlab
|
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。 🍎个人主页：Matlab科研工作室 🍊个人信条：格物致知。 更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇 智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统 信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机 物理应用 机器学习 🔥 内容介绍 1. 问题描述公交车路径规划问题（Vehicle Routing Problem，VRP）是一个经典的组合优化问题，其目标是在满足一定约束条件下，为一组公交车规划出一组最优路径，使得总行驶距离或总行驶时间最小。VRP问题在实际生活中有着广泛的应用，例如公交线路规划、物流配送等。 2. 蚁群算法蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种受蚂蚁觅食行为启发的元启发式算法。在ACO算法中，蚂蚁在问题空间中随机游走，并根据问题特定信息素（pheromone）强度来选择路径。随着时间的推移，信息素强度会随着蚂蚁的行走而增加，从而引导蚂蚁向更好的解决方案移动。 3. 基于蚁群算法的VRP求解基于蚁群算法求解VRP问题的主要步骤如下： **初始化：**随机生成一组蚂蚁，并初始化信息素强度。 **构造解：**每个蚂蚁根据信息素强度和启发式信息，依次访问公交车站，构建自己的路径。 **更新信息素：**根据蚂蚁构建的路径长度或时间，更新信息素强度。 **迭代：**重复步骤2和3，直到达到终止条件（例如，最大迭代次数或最优解找到）。 **输出最优解：**返回信息素强度最高的蚂蚁构建的路径，作为最优解。 4. 算法改进为了提高蚁群算法求解VRP问题的效率和精度，可以采用以下改进策略： **局部搜索：**在蚂蚁构建路径的过程中，采用局部搜索算法对路径进行优化。 **启发式信息：**引入启发式信息，例如距离、时间或乘客数量，以引导蚂蚁向更优的方向移动。 **自适应参数：**动态调整算法参数，例如信息素挥发率和蚂蚁数量，以适应问题的变化。 5. 实验结果在实际公交车路径规划问题上，基于蚁群算法的求解方法取得了良好的效果。与传统算法相比，蚁群算法能够有效降低总行驶距离或总行驶时间，并提高公交车线路的效率和乘客满意度。 6. 结论基于蚁群算法求解公交车路径规划问题是一种有效且高效的方法。通过引入改进策略，可以进一步提高算法的性能。蚁群算法在VRP问题中具有广泛的应用前景，为公交线路规划和物流配送等实际问题提供了有力的解决方案。交通规划和公交车运营管理中，为城市交通管理提供决策支持。 📣 部分代码 %计算每天所应住的最近酒店% clc% clear[t1,txt]=xlsread('Annex.xlsx','A1:A41');[t2,attr]=xlsread('Attractions.xlsx');path=xlsread('Path.xlsx','attractions');[t3,hotel]=xlsread('Path.xlsx','hotels');map=xlsread('Path.xlsx','matrix');dist=ones(5,2)*100;for i=15:18 for j=1:5 l=map(i,path(j,1))+map(i,path(j,2)); if dist(j,2)>=l dist(j,1)=i; dist(j,2)=l; end endend% result=ones(1,2)*100;% for i=15:18% l=0;% for j=1:5% l=l+map(i,path(j,1))+map(i,path(j,2));% end% if result(1,2)>l% result(1,1)=i;% result(1,2)=l;% end% end ⛳️ 运行结果
[1] 李建军.基于蚁群算法的车辆路径规划问题的研究[D].西安电子科技大学,2015.DOI:10.7666/d.D01066551. [2] 龙汀.基于蚁群算法的车辆路径问题的研究[D].合肥工业大学[2024-03-23].DOI:10.7666/d.y1334591. 🎈 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 👇 私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制 1 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、 集装箱船配载优化、 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 2 机器学习和深度学习方面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 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 2.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 3 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 4 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 5 无线传感器定位及布局方面 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 6 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 7 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 8 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 9 雷达方面 卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合 |
【本文地址】