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​1 简介

基于节约算法求解带时效性约束的物流中心选址问题.分析选址问题的时效性约束条件,构造带时效性约束的物流中心选址模型,利用节约算法设计选址模型的精确算法,并给出具体算例,验证模型和算法的可行性.研究结果表明,该算法能够求解带时效性约束的选址模型,又能够求解不带时效性约束的重心选址模型,是一种比传统算法更有效的求解物流中心选址问题的算法.

2 部分代码

clc clear all p1=0.9; customer=xlsread('customer.xlsx'); %需求点信息 facility=xlsread('facility.xlsx'); %设施点信息 facilityposition=facility(:,2:3); %设施坐标 customerposition=customer(:,2:3); %需求点坐标 position=[facilityposition;customerposition]; xlswrite('position.xlsx',position) position1=[position(:,1) position(:,2)]; distMatrix=dists(position1); %计算得出的两点之间的距离 xlswrite('distMatrix.xlsx',distMatrix) ttimeu=fix(distMatrix); %两点之间的距离 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%固定数据%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Qofcar=200; %车辆容量 costofallcar=5000; %车辆固定成本 costofunitdistance=9; %单位距离成本 tanpaifangyinzi=1; %车辆碳排放因子 danweiyouhao=1; %车辆单位油耗 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%计算出来的数据%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Numberofpoints=size(customer,1); %需求点数量 Numberoffacilities=size(facility,1); %设施点数量 quantity=[customer(:,1) customer(:,4) customer(:,4)]; %需求点需求量 Qoffacilities=[facility(:,1) facility(:,4)]; %设施容量 timewindow=[customer(:,1) customer(:,6:7)]; %需求点时间窗 countfacility=facility(:,5); %建立设施固定成本 codeofpicture=1; timewindow assignofpoint=[2 1 2 1 3 3 1 2 1 1 2 3 2]; [outcome1,outcome2,outcome3]=cw(Numberoffacilities,assignofpoint,ttimeu,timewindow,distMatrix,quantity,Qofcar,p1); %outcome1=[1 1 2 1 2 3 3 4 4 3 5 5 5]; %outcome2=[9 2 10 4 7 13 1 11 8 3 12 5 6]; [outcome1,outcome2,outcome3]=tabu(outcome1,outcome2,outcome3,distMatrix,ttimeu,Numberoffacilities,timewindow); [Picture]=picture(codeofpicture,outcome1,outcome2,outcome3,customer,facility);

3 仿真结果

4 参考文献

[1]于晓东. 基于人工蜂群算法的考虑碳排放的带时间窗车辆路径问题研究[D]. 大连理工大学, 2016.

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