【外卖配送问题】基于遗传算法优化解决方案及MATLAB实现

利用Matlab进行遗传算法优化无功问题的研究表明其可行性，通过调整参数可以获得清晰的结果。

MATLAB图论算法提供了解决最小生成树、最短路径、最大稳定集、极小吸收集、最大流等问题的优化解决方案。

【优化解决方案】基于金鹰算法GEO解决多目标优化问题matlab源码.zip

MATLAB遗传算法解决方案是旅行商问题（TSP）的遗传算法实现。该项目在MATLAB环境下编码，包括各种参数规范，如交叉、变异和选择运算符。使用tspgui命令可以在运行程序时打开GUI，进行视觉补充。

在求解最短路径问题中，路径数与城市个数成指数关系增长。遗传算法在解决TSP问题中，主要考虑编码及算子设计。专注于自然编码方式下算子的改进及MATLAB程序实现。引入贪婪交叉算子和倒位变异算子，提高算法收敛速度，保持群体多样性和避免陷入局部最优。

该程序适用于Matlab 7.0版本，对于更高版本的Matlab尚未测试其兼容性。程序具备图形界面。

图8.2 遗传算法工具 为了使用遗传算法工具，首先必须输入下列信息： (1) Fitness function（适应度函数）——欲求小值的目标函数。输入适应度函数的形式为@fitnessfun，其中fitnessfun.m是计算适应度函数的M文件。在前面“编写待优化函数的M文件”一节里已经解释了如何编写这种M文件。符号@产生一个对于函数fitnessfun的函数句柄。 (2) Number of variables（变量个数）——适应度函数输入向量的长度。对于“编写待优化函数的M文件”一节所描述的函数My_fun，这个参数是2。点击Start按钮，运行遗传算法，将会在Status and Re

遗传算法是一种模仿生物进化的优化方法，适合用来像旅行商问题这样的复杂问题。你在 MATLAB 里使用这个算法时，基本流程包括编码、初始化种群、适应度评价、选择、交叉、变异等步骤，挺符合实际应用的。比如，在旅行商问题时，你会先用二进制编码表示城市路径，随机初始化一个种群，通过选择和交叉操作，得到更优的路径，迭代直到找到最优解。 MATLAB 有个叫ga的函数，可以轻松实现遗传算法，你只需要定义目标函数、决策变量的限制和算法的一些参数。你能通过调整这些参数来优化算法效果。使用它可以节省不少时间，尤其是一些大规模优化问题时。 ，遗传算法不仅能你优化路径、解答类似旅行商问题的挑战，MATLAB 的工具

带时间窗的配送路径优化算法，结合了改进遗传算法和局部最优搜索，收敛速度快、结果也比较稳定。适合搞物流优化的你试试看。代码用的是 MATLAB，结构清晰，逻辑也还不错，想改也容易上手，挺适合快速应用到实际项目里的。