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基于遗传算法的车辆优化调度代码考虑供应过剩惩罚供 大约有13个文件 
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资源介绍:
基于遗传算法的车辆优化调度求解策略：最小成本路径规划与配送问题的Matlab实现,基于遗传算法的车辆优化调度策略：最小成本路径求解与配送问题应用matlab代码,基于遗传算法的车辆优化调度-matlab代码 考虑供应过剩惩罚、供应不足惩罚成本、车辆路径成本和车辆固定使用费用，以总成本最小为优化目标，采用遗传算法进行求解最优路径。 代码适用于最优路径问题，配送问题。 ,遗传算法; 车辆优化调度; 总成本最小化; 供应过剩惩罚; 供应不足惩罚成本; 车辆路径成本; 车辆固定使用费用; MATLAB代码; 最优路径问题; 配送问题,基于遗传算法的车辆调度优化 - 考虑多成本因素的Matlab代码
基于遗传算法的车辆优化调度 MATLAB 代码
一、问题概述
在物流配送和车辆路径规划中，我们经常需要考虑到一系列的配送点和它们的供需情况，旨
在找出一种最优的路径，使得总成本最小。其中总成本通常考虑了供应过剩惩罚、供应不足
惩罚成本、车辆路径成本以及车辆固定使用费用等因素。这里我们使用遗传算法来解决这一
优化问题。
二、遗传算法的基本原理
遗传算法是一种启发式搜索算法，通过模拟自然界的进化过程，进行种群中个体的选择、交
叉和变异等操作，从而在搜索空间中寻找最优解。
三、基于遗传算法的车辆优化调度 MATLAB 代码
下面是一个简化版的 MATLAB 代码示例，用于解决基于遗传算法的车辆优化调度问题。
```matlab
% 初始化参数
popSize = 100; % 种群大小
maxGen = 100; % 最大进化代数
c1 = 0.5; % 交叉概率
c2 = 0.1; % 变异概率
demands = [...]; % 配送需求矩阵（行代表点，列代表需求量）
supply = [...]; % 供应点及其供应量
penaltyOverSupply = 1; % 供应过剩惩罚成本
penaltyUnderSupply = 2; % 供应不足惩罚成本
fixedCostPerVehicle = 5; % 车辆固定使用费用
routeCost = ...; % 各点间路径成本矩阵
% 初始化种群
population = initializePopulation(popSize, demands, supply, ...);
for generation = 1:maxGen
% 计算每个个体的适应度（总成本）
fitness = calculateFitness(population, demands, supply, penaltyOverSupply, ...
penaltyUnderSupply, fixedCostPerVehicle, routeCost);
% 选择操作（根据适应度选择父代）
selectedPopulation = selection(population, fitness);
% 交叉操作（生成子代）
offspringPopulation = crossover(selectedPopulation, c1);
AHUkfTliCOS