遗传算法（GA）求tsp问题

遗传算法（GA）求tsp问题。 针对物流配送路径优化问题，本文引入0-1规划思想，建立带约束条件的物流配送问题的数学模型。求解时，引入遗传算法的编码方式，并针对分区数与客户数量相差较小的情况，灵活运用分区配送算法确定包含最优解的分区序列组，结合枚举法使得算法有简单、快速的优点。应用Matlab可执行得到最短路径。兼顾时间因素导致的复杂影响，我们引入惩罚函数，并通过设定惩罚系数，进一步由最短路径求得最优路径。

%A等待损失惩罚系数 
%B延迟损失惩罚系数
function F=Amerce（XiSjABabChrom）
NIND=size（Chrom1）;
F=zeros（NIND1）;
t=[];f=[];
for i=1:NIND
    p=[0 Chrom（i1:3）;0 Chrom（i4:6）;0 Chrom（i7:8） 1];
    for j=1:3
        for k=1:3
            obj=p（jk）;
            t（jk）=Xi（obj+1）+Sj（obj+1p（jk+1）+1）;
        end
    end
    t=cumsum（t2）;
    for j=1:3
        for k=1:3
            if t（jk）                f（jk）=A*（a（p（jk+1））-t（jk））;
            else if t（jk）>b（p（jk+1））
                    f（jk）=B*（t（jk）-b（p（jk+1）））;
                else f（jk）=0;
                end
            end
        end
    end
    f（33）=0;
    F（i1）=sum（sum（f））;
end

    
    
           
                
 

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       47902  2020-11-16 12:52  ═╝2.png
     文件       54528  2020-11-16 12:52  ═╝3.png
     文件         752  2020-11-16 12:52  A╠Γ ═⌡╒■\Amerce.m
     文件         125  2020-11-16 12:52  A╠Γ ═⌡╒■\Fitness.m
     文件        3137  2020-11-16 12:52  A╠Γ ═⌡╒■\GA_TSP.m
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