MATLAB智能优化算法

第1章 遗传算法求解0-1背包问题 1
1.1　问题描述 2
1.2　算法简介 4
1.3　求解策略 5
1.3.1　编码 5
1.3.2　解码 6
1.3.3　约束处理 7
1.3.4　适应度函数 7
1.3.5　种群初始化 8
1.3.6　选择操作 8
1.3.7　交叉操作 9
1.3.8　变异操作 10
1.3.9　重组操作 11
1.3.10　遗传算法求解0-1背包问题流程 12
1.4　MATLAB程序实现 12
1.4.1　判断函数 12
1.4.2　约束处理函数 13
1.4.3　编码函数 15
1.4.4　种群初始化函数 16
1.4.5　目标函数 16
1.4.6　轮盘赌选择操作函数 17
1.4.7　交叉操作函数 18
1.4.8　变异操作函数 19
1.4.9　重组操作函数 19
1.4.10　主函数 20
1.5　实例验证 22
1.5.1　输入数据 22
1.5.2　遗传算法参数设置 22
1.5.3　实验结果展示 23
第2章 变邻域搜索算法求解旅行商问题 24
2.1　问题描述 25
2.2　算法简介 26
2.3　求解策略 28
2.3.1　构造初始路线 29
2.3.2　交换操作 29
2.3.3　逆转操作 29
2.3.4　插入操作 30
2.3.5　扰动操作 30
2.3.6　邻域搜索策略 31
2.3.7　邻域变换策略 31
2.3.8　变邻域搜索算法求解旅行商问题流程 32
2.4　MATLAB程序实现 33
2.4.1　构造初始路线函数 33
2.4.2　路线总距离计算函数 35
2.4.3　交换操作函数 35
2.4.4　逆转操作函数 36
2.4.5　插入操作函数 36
2.4.6　计算距离差值函数 37
2.4.7　更新距离差值函数 41
2.4.8　扰动操作函数 43
2.4.9　交换邻域搜索函数 43
2.4.10　逆转邻域搜索函数 44
2.4.11　插入邻域搜索函数 45
2.4.12　旅行商问题路线图函数 46
2.4.13　主函数 46
2.5　实例验证 48
2.5.1　输入数据 48
2.5.2　变邻域搜索算法参数设置 49
2.5.4　实验结果展示 50
第3章 大规模邻域搜索算法求解旅行商问题 51
3.1　问题描述 52
3.2　算法简介 52
3.3　求解策略 57
3.3.1　构造初始解 57
3.3.2　“破坏”解 58
3.3.3　“修复”解 61
3.4　MATLAB程序实现 63
3.4.1　构造初始解函数 63
3.4.2　路线总距离计算函数 64
3.4.3　“破坏”函数 65
3.4.4　“插入成本”计算函数 66
3.4.5　“修复”函数 67
3.4.6　旅行者问题路线图函数 68
3.4.7　主函数 68
3.5　实例验证 70
3.5.1　输入数据 70
3.5.2　大规模邻域搜索算法参数设置 71
3.5.3　实验结果展示 71

第4章 灰狼优化算法求解多旅行商问题 73
4.1　问题描述 74
4.2　算法简介 74
4.3　求解策略 76
4.3.1　编码与解码 76
4.3.2　目标函数 77
4.3.3　种群初始化 77
4.3.4　灰狼位置更新 78
4.3.5　局部搜索操作 79
4.3.6　灰狼优化算法求解多旅行商流程 81
4.4　MATLAB程序实现 82
4.4.1　种群初始化函数 82
4.4.2　目标函数值计算函数 83
4.4.3　交叉函数 85
4.4.4　局部搜索函数 86
4.4.5　多旅行商问题路线图函数 93
4.4.6　主函数 93
4.5　实例验证 96
4.5.1　输入数据 96
4.5.2　灰狼优化算法参数设置 97
4.5.3　实验结果展示 97
第5章 蚁群算法求解容量受限的车辆路径问题 99
5.1　问题描述 100
5.2　算法简介 103
5.3　求解策略 106
5.3.1　确定下一个访问点 107
5.3.2　构建蚂蚁行走路线 110
5.3.3　将完整路径转换为配送方案 111
5.3.4　更新信息素浓度矩阵 111
5.4　MATLAB程序实现 112
5.4.1　确定下一个访问点集合函数 112
5.4.2　确定下一个访问点函数 113
5.4.3　将完整路径转换为配送方案函数 115
5.4.4　计算一条配送路线的距离函数 116
5.4.5　计算一个配送方案的行驶总距离 117
5.4.6　判断函数 117
5.4.7　计算一条配送路线的装载量函数 118
5.4.8　计算一个配送方案的总成本 118
5.4.9　轮盘赌函数 119
5.4.10　“信息素”矩阵更新函数 119
5.4.11　客量受限的车辆路径问题配送路线图函数 120
5.4.12　主函数 121
5.5　实例验证 123
5.5.1　输入数据 123
5.5.2　蚁群算法参数设置 124
5.5.3　实验结果展示 124
第6章 模拟退火算法求解同时取送货的车辆路径问题 126
6.1　问题描述 127
6.2　算法简介 130
6.3　求解策略 132
6.3.1　解的表示形式 132
6.3.2　目标函数 133
6.3.3　交换操作 135
6.3.4　逆转操作 135
6.3.5　插入操作 136
6.3.6　接受准则 137
6.3.7　退火 137
6.4　MATLAB程序实现 137
6.4.1　将当前解转换为配送方案函数 137
6.4.2　删除配送方案中空路线函数 139
6.4.3　判断函数 139
6.4.4　装载量计算函数 140
6.4.5　违反装载量约束之和计算函数 140
6.4.6　计算一条配送路线的距离函数 141
6.4.7　计算一个配送方案的行驶总距离 142
6.4.8　目标函数 142
6.4.9　交换操作函数 143
6.4.10　逆转操作函数 143
6.4.11　插入操作函数 144
6.4.12　邻域操作函数 144
6.4.13　轮盘赌函数 145
6.4.14　同时送取货的车辆路径问题配送路线图函数 145
6.4.15　主函数 146
6.5　实例验证 149
6.5.1　输入数据 149
6.5.2　模拟退火算法参数设置 150
6.5.3　实验结果展示 150
第7章 遗传算法求解带时间窗的车辆路径问题 152
7.1　问题描述 153
7.2　算法简介 157
7.3　求解策略 157
7.3.1　编码与解码 157
7.3.2　适应度函数 158
7.3.3　种群初始化 159
7.3.4　二元锦标赛选择操作 160
7.3.5　交叉操作 160
7.3.6　变异操作 161
7.3.7　局部搜索操作 161
7.3.8　重组操作 162
7.3.9　遗传算法求解带时间窗的车辆路径问题流程 163
7.4　MATLAB程序实现 163
7.4.1　构造VRPTW初始解函数 163
7.4.2　种群初始化函数 166
7.4.3　解码函数 168
7.4.4　适应度函数 172
7.4.5　二元锦标赛选择操作函数 175
7.4.6　交叉操作函数 176
7.4.7　变异操作函数 178
7.4.8　局部搜索操作 178
7.4.9　重组操作函数 185
7.4.10　VRPTW配送路线图函数 186
7.4.11　主函数 187
7.5　实例验证 189
7.5.1　输入数据 189
7.5.2　数据预处理 190
7.5.3　遗传算法参数设置 191
7.5.4　实验结果展示 192
第8章 萤火虫算法求解订单分批问题 194
8.1　问题描述 195
8.2　算法简介 198
8.3　求解策略 200
8.3.1　编码与解码 201
8.3.2　拣选路径策略 201
8.3.3　目标函数与发光强度 203
8.3.4　种群初始化 204
8.3.5　计算两只萤火虫之间的距离 204
8.3.6　萤火虫位置更新 205
8.3.7　局部搜索操作 206
8.3.8　合并操作 207
8.3.9　萤火虫算法求解订单分批问题流程 208
8.4　MATLAB程序实现 208
8.4.1　解码函数 208
8.4.2　删除订单分批方案中空订单批次函数 210
8.4.3　判断函数 210
8.4.4　装载量计算函数 211
8.4.5　一批次订单的拣选行走距离计算函数 212
8.4.6　一个订单分批方案的拣选行走总距离计算函数 213
8.4.7　成本函数 214
8.4.8　种群目标函数值计算函数 215
8.4.9　种群初始化函数 216
8.4.10　两只萤火虫之间的距离计算函数 217
8.4.11　萤火虫位置更新函数 217
8.4.12　选择操作函数 218
8.4.13　局部搜索操作函数 219
8.4.14　合并操作函数 226
8.4.15　主函数 227
8.5　实例验证 229
8.5.1　输入数据 229
8.5.2　萤火虫算法参数设置 230
8.5.3　实验结果展示 231
第9章 头脑风暴优化算法求解带时间窗和同时取送货的车辆路径问题 232
9.1　问题描述 233
9.2　算法简介 239
9.3　求解策略 240
9.3.1　编码与解码 241
9.3.2　目标函数 242
9.3.3　种群初始化 244
9.3.4　聚类操作 244
9.3.5　替换操作 245
9.3.6　更新操作 245
9.3.7　局部搜索操作 247
9.3.8　合并操作 248
9.3.9　头脑风暴优化算法求解带时间窗和同时送取货的车辆路径问题流程 249
9.4　MATLAB程序实现 250
9.4.1　解码函数 250
9.4.2　删除配送方案中空路线函数 251
9.4.3　判断函数 252
9.4.4　装载量计算函数 253
9.4.5　违反装载量约束之和计算函数 253
9.4.6　开始服务时间计算函数 254
9.4.7　违反时间窗约束之和计算函数 255
9.4.8　计算一条配送路线的距离函数 256
9.4.9　计算一个配送方案的行驶总距离 257
9.4.10　成本函数 257
9.4.11　目标函数 258
9.4.12　种群初始化函数 259
9.4.13　替换操作函数 259
9.4.14　更新操作函数 260
9.4.15　交换操作函数 263
9.4.16　交叉操作函数 263
9.4.17　选择操作函数 264
9.4.18　局部搜索操作函数 265
9.4.19　合并操作函数 271
9.4.20　带时间窗和同时送取货的车辆路径问题配送路线图函数 271
9.4.21　主函数 272
9.5　实例验证 275
9.5.1　输入数据 275
9.5.2　数据预处理 276
9.5.3　头脑风暴优化算法参数设置 277
9.5.4　实验结果展示 278
第10章 鲸鱼优化算法求解开放式车辆路径问题 280
10.1　问题描述 281
10.2　算法简介 282
10.3　求解策略 283
10.3.1　编码与解码 284
10.3.2　目标函数 285
10.3.3　种群初始化 286
10.3.4　鲸鱼个体位置更新 287
10.3.5　局部搜索操作 288
10.3.6　鲸鱼优化操作求解开放式车辆路径问题流程 289
10.4　MATLAB程序实现 290
10.4.1　种群初始化函数 290
10.4.2　目标函数值计算函数 290
10.4.3　交叉函数 295
10.4.4　局部搜索函数 297
10.4.5　开放式车辆路径问题配送路线图函数 299
10.4.6　主函数 300
10.5　实例验证 302
10.5.1　输入数据 302
10.5.2　鲸鱼优化算法参数设置 303
10.5.3　实验结果展示 303
参考文献 280
· · · · · · (收起)