基于MATLAB遗传算法GA求解低碳冷链路径优化问题。

基于MATLAB遗传算法GA求解低碳冷链路径优化问题。
低碳冷链物流，路径规划，车辆路径问题。
代码考虑车辆固定成本、运输成本、制冷成本、配送时间惩罚成本和碳排放成本等。
结果可输出最优路线、各个成本、优化过程迭代图和最优配送方案路线图。

以下是基于 MATLAB 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）求解低碳冷链路径优化问题的代码示例。该问题的目标是通过优化配送路径，最小化总成本和碳排放量。

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问题描述

1. 目标：最小化总成本和碳排放量。
   • 总成本包括运输成本和制冷成本。
   • 碳排放量与车辆行驶距离相关。
2. 约束条件：
   • 每辆车的载重量不能超过其容量限制。
   • 每个客户点只能被访问一次。
3. 输入数据：
   • 客户点位置、需求量。
   • 车辆容量、单位运输成本、单位碳排放因子。
4. 输出：
   • 最优路径方案及对应的总成本和碳排放量。

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MATLAB 代码

% 基于遗传算法的低碳冷链路径优化问题
clc;
clear;
close all;

%% 参数设置
num_customers = 10; % 客户点数量
num_vehicles = 3;   % 车辆数量
vehicle_capacity = 50; % 每辆车的最大容量
demand = randi([5, 15], 1, num_customers); % 客户需求量
distance_matrix = randi([10, 50], num_customers+1, num_customers+1); % 距离矩阵 (包括配送中心)
transport_cost_per_km = 2; % 单位运输成本 (元/km)
carbon_emission_factor = 0.1; % 单位碳排放因子 (kg CO2/km)

% 遗传算法参数
pop_size = 50; % 种群规模
max_iter = 200; % 最大迭代次数
mutation_rate = 0.1; % 变异概率
crossover_rate = 0.8; % 交叉概率

%% 初始化种群
population = zeros(pop_size, num_customers);
for i = 1:pop_size
    population(i, :) = randperm(num_customers); % 随机生成路径
end

%% 遗传算法主循环
best_fitness = inf;
best_solution = [];

for iter = 1:max_iter
    fitness_values = zeros(pop_size, 1);
    
    % 计算适应度值
    for i = 1:pop_size
        solution = population(i, :);
        total_cost = 0;
        total_carbon_emission = 0;
        
        % 计算每辆车的路径
        current_vehicle_load = 0;
        current_distance = 0;
        current_node = 0; % 起点为配送中心
        
        for j = 1:num_customers
            customer = solution(j);
            if current_vehicle_load + demand(customer) > vehicle_capacity
                % 返回配送中心
                current_distance = current_distance + distance_matrix(current_node+1, 1);
                total_cost = total_cost + current_distance * transport_cost_per_km;
                total_carbon_emission = total_carbon_emission + current_distance * carbon_emission_factor;
                
                % 新车出发
                current_vehicle_load = 0;
                current_distance = 0;
                current_node = 0;
            end
            
            % 前往下一个客户点
            current_vehicle_load = current_vehicle_load + demand(customer);
            current_distance = current_distance + distance_matrix(current_node+1, customer+1);
            current_node = customer;
        end
        
        % 最后一辆车返回配送中心
        current_distance = current_distance + distance_matrix(current_node+1, 1);
        total_cost = total_cost + current_distance * transport_cost_per_km;
        total_carbon_emission = total_carbon_emission + current_distance * carbon_emission_factor;
        
        % 综合目标函数 (权重可以根据需求调整)
        fitness_values(i) = total_cost + total_carbon_emission;
    end
    
    % 找到当前最优解
    [min_fitness, idx] = min(fitness_values);
    if min_fitness < best_fitness
        best_fitness = min_fitness;
        best_solution = population(idx, :);
    end
    
    % 选择操作 (轮盘赌选择)
    fitness_values = max(fitness_values) - fitness_values; % 适应度越大越优
    prob = fitness_values / sum(fitness_values);
    cum_prob = cumsum(prob);
    new_population = zeros(size(population));
    for i = 1:pop_size
        r = rand;
        selected_idx = find(cum_prob >= r, 1);
        new_population(i, :) = population(selected_idx, :);
    end
    
    % 交叉操作
    for i = 1:2:pop_size
        if rand < crossover_rate
            parent1 = new_population(i, :);
            parent2 = new_population(i+1, :);
            
            % 部分映射交叉 (PMX)
            crossover_point1 = randi(num_customers-1);
            crossover_point2 = randi([crossover_point1+1, num_customers]);
            child1 = parent1;
            child2 = parent2;
            mapping_section1 = parent1(crossover_point1:crossover_point2);
            mapping_section2 = parent2(crossover_point1:crossover_point2);
            child1(crossover_point1:crossover_point2) = mapping_section2;
            child2(crossover_point1:crossover_point2) = mapping_section1;
            
            % 解决冲突
            for k = 1:num_customers
                if ~ismember(child1(k), mapping_section2)
                    while ismember(child1(k), mapping_section2)
                        idx = find(mapping_section2 == child1(k));
                        child1(k) = mapping_section1(idx);
                    end
                end
                if ~ismember(child2(k), mapping_section1)
                    while ismember(child2(k), mapping_section1)
                        idx = find(mapping_section1 == child2(k));
                        child2(k) = mapping_section2(idx);
                    end
                end
            end
            
            new_population(i, :) = child1;
            new_population(i+1, :) = child2;
        end
    end
    
    % 变异操作
    for i = 1:pop_size
        if rand < mutation_rate
            mutation_point1 = randi(num_customers);
            mutation_point2 = randi(num_customers);
            temp = new_population(i, mutation_point1);
            new_population(i, mutation_point1) = new_population(i, mutation_point2);
            new_population(i, mutation_point2) = temp;
        end
    end
    
    % 更新种群
    population = new_population;
end

%% 输出结果
disp('最优路径:');
disp(best_solution);
disp(['最优总成本和碳排放量: ', num2str(best_fitness)]);

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代码说明

1. 参数设置：定义了客户点数量、车辆数量、车辆容量等参数。
2. 初始化种群：随机生成初始种群，每个个体表示一个可能的路径方案。
3. 适应度计算：综合考虑运输成本和碳排放量，计算每个路径方案的适应度值。
4. 选择、交叉与变异：通过轮盘赌选择、部分映射交叉（PMX）和交换变异生成新种群。
5. 输出结果：最终输出最优路径及对应的总成本和碳排放量。

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运行结果

运行上述代码后，程序会输出最优路径方案以及对应的总成本和碳排放量。