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RGV调度算法（三）--遗传算法

news 来源：原创 2025/8/13 6:07:33

1、基于时间窗

https://wenku.baidu.com/view/470e9fd8b4360b4c2e3f5727a5e9856a57122693.html?_wkts_=1741880736197&bdQuery=%E7%8E%AF%E7%A9%BF%E8%B0%83%E5%BA%A6%E7%AE%97%E6%B3%95

2.2019年MathorCup高校数学建模挑战赛B题

2019-mathorcupB题-环形穿梭机调度模型（思路篇）_环形调度算法-CSDN博客

2019年MathorCup数学建模B题环形穿梭车系统的设计与调度解题全过程文档及程序_2019-mathorcupb题-环形穿梭机调度模型-CSDN博客

基于遗传算法的穿梭车调度主函数

function [time]=GA()
N=3;num=10;%每次迭代一个口货物的数量，染色体携带的基因个数
popsize=20; %初始种群大小
Generationnmax=20; %最大代数
pcrossover=0.8; %交配概率
pmutation=0.1;%变异概率
fitness=zeros(1,popsize);%%产生初始种群，两个矩阵
A_2=xlsread('A.xlsx');A_2(:,1)=A_2(:,1)+A_2(:,2);A_2(:,2)=A_2(:,1)-A_2(:,2);
A_2(:,1)=A_2(:,1)-A_2(:,2);A_2_ini=A_2;
population=[ceil(4+3*rand(100,4,popsize)),ceil(N*rand(100,6,popsize))];
for i=1:popsizepopulation(52:100,2,i)=0;population(72:100,3,i)=0;population(52:100,8,i)=0;population(72:100,9,i)=0;
end%%迭代的时候用到的 population 信息，ini 为所有信息，raise 随着迭代不断上升，
best 为最优种群
population_ini=population;population_raise=[];scnew=zeros(num,10,popsize);
smnew=zeros(num,10,popsize);handle_waitbar=waitbar(0,'Please wait...');%%每次迭代10个
货物
for s=1:10start=10*s-9;the_end=10*s;%%每次迭代取 ini 对应的 10 行，population_part 的值每次都在变population_part_s=population_ini(start:the_end,:,:);A_2_part=A_2_ini(1:the_end,:);Generation=0;
while Generation<GenerationnmaxGeneration=Generation+1;%%算 raise 后的适应度 
for i=1:popsize fitness(i)=simulation([population_raise;population_part_s(:,:,i)],A_2_part,N);
end%给适应度函数加上一个大小合理的数以便保证种群适应值为正数
fitness=fitness';
valuemax=max(fitness);
fitness=(valuemax-fitness);
fsum=sum(fitness);
Pperpopulation=fitness/fsum;
cumsump=cumsum(Pperpopulation);
cumsump=cumsump';%%只对 part 进行交叉等操作
for j=1:2:popsize %选择操作seln=selection(cumsump); %交叉操作scro=crossover(population_part_s,seln,pcrossover);scnew(:,:,j)=scro(:,:,1);scnew(:,:,j+1)=scro(:,:,2); smnew(:,:,j)=mutation(scnew(:,:,j),pmutation,N);smnew(:,:,j+1)=mutation(scnew(:,:,j+1),pmutation,N);
end%产生了新的种群，part
population_part_s=smnew;
end%%计算 raise 后的适应度
for i=1:popsizefitness(i)=simulation([population_raise();population_part_s(:,:,i)],A_2_part,N);
end[~,index]=min(fitness); population_raise(start:the_end,:)=population_part_s(:,:,index);waitbar(s/20,handle_waitbar)
end
close(handle_waitbar);time=simulation(population_raise,A_2_ini,N);
xlswrite('task.xlsx',population_raise);
end

环形穿梭车调度过程

function 
[port_state,vehicle_state]=Fnc_update_state(task_assignment,task_information,port_state,veh
icle_state,vehicle_coordinate,in_coordinate,out_coordinate,N)
% vehicle_state 第一行代表 N 个运输车的状态，
%0 表示空闲%1 代表正在装货%2 代表正在运货%3 代表正在卸货
% 第二行代表货物来源于哪个进货口（编号 1-6），从开始装货到开始卸货此数值不为
0
% 第三行代表需要将货物送到哪个出货口（编号 1-7），从开始装货到开始卸货此数值
不为 0
% 第四行在运输车不处于 flag=1 或 3 时为 0，当 flag==1 或 3 时其数字代表装卸货剩余
的时间，本程序中由于取了 h=0.01
% 因为浮点数的判定条件问题所以取这个数字的范围为 0-100，每当进行一个 whlie 循
环 t 增加 0.1， 10s 对应 100 次循环
%%port_state 口的状态，列数为 6，6 个进货口
%%第一行代表每一个口下一个有待装箱的货物编号%%第二行代表这个货物由哪个运
输车负责%%第三行代表这个货物要送到哪个口
for i=1:N%%如果空闲则满足一定条件变成装货if(vehicle_state(1,i)==0) %%检测第 i 个车是否到达对应进货口,如果已经到达进货口则进行装箱,%%并将小车状态改为正在装货，记录起始地和目的地，并将等待时间置 100.%%0.15=0.1*1.5，代表进货出货区间delta=vehicle_coordinate(i)-in_coordinate;%index 代表哪个进货口index=find((0<delta)&(delta<=0.15));%有空闲的运输车到达进货口if(~isempty(index))if port_state(2,index)==ivehicle_state(1,i)=1; vehicle_state(2,i)=index;vehicle_state(3,i)=port_state(3,index); vehicle_state(4,i)=100; endend
%%如果在装货，则时间减一，如果减一后为 0，变为运货状态,此时进货口的状态进行
更新，%%货物信息进行移位elseif(vehicle_state(1,i)==1)vehicle_state(4,i)=vehicle_state(4,i)-1;if(vehicle_state(4,i)==0)vehicle_state(1,i)=2;index=vehicle_state(2,i); %%当有一个货物完成装货后，对应 port 货物编号+1，并更新对应 port 信息port_state(1,index)=port_state(1,index)+1;port_state(2,index)=task_assignment(port_state(1,index),index);port_state(3,index)=task_information(port_state(1,index),index);end
%%处于运货状态时，检测第 i 个车是否到达对应出货口，如果已经到达出货口进行卸货
%%小车状态改为卸货，并将时间置 1000elseif(vehicle_state(1,i)==2)delta=vehicle_coordinate(i)-out_coordinate;index=find((0<delta)&(delta<=0.15));if(~isempty(index))if vehicle_state(3,i)==indexvehicle_state(1,i)=3; vehicle_state(4,i)=100; end
end%%如果在卸货，则时间减一，如果减一后为 0，变为空闲状态，并清空该
车的进货口和出货口信息elseif(vehicle_state(1,i)==3)vehicle_state(4,i)=vehicle_state(4,i)-1;if(vehicle_state(4,i)==0)vehicle_state(1,i)=0; vehicle_state(2,i)=0; vehicle_state(3,i)=0; end end
end
end

RGV调度算法（三）--遗传算法

1、基于时间窗 https://wenku.baidu.com/view/470e9fd8b4360b4c2e3f5727a5e9856a57122693.html?_wkts_1741880736197&bdQuery%E7%8E%AF%E7%A9%BF%E8%B0%83%E5%BA%A6%E7%AE%97%E6%B3%95 2.2019年MathorCup高校数学建模挑战赛B题 2019-mathorcupB题-环形穿梭机调度模型&a…...

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B3637 最长上升子序列题目描述这是一个简单的动规板子题。给出一个由 n ( n ≤ 5000 ) n(n\le 5000) n(n≤5000) 个不超过 1 0 6 10^6 106 的正整数组成的序列。请输出这个序列的最长上升子序列的长度。最长上升子序列是指，从原序列中按顺序取出一些数字排…...

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在Android中，子线程可以更新UI吗

目录为什么子线程不能直接更新UI？ 如何正确在子线程更新UI？ 1. 使用runOnUiThread方法 2. 通过Handler发送消息到主线程 3. 使用View.post(Runnable)方法 4. 结合AsyncTask（已过时，仅作了解） 5. 使用Kotlin协程…...

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unittest vs pytest区别

unittest vs pytest 对比 unittest 像“手动挡汽车”：操作步骤多，规则严格，适合老司机。pytest 像“自动挡汽车”：开起来轻松，功能强大，适合新手和高效开发。区别点unittest（你学过的&…...

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OpenAI与谷歌DeepMind新品同日竞技，谁能引领机器人现实任务新潮流？

2025年3月12日，科技巨头谷歌DeepMind与OpenAI均发布了与机器人执行现实任务相关的新产品：谷歌DeepMind的新AI模型、OpenAI的Agents工具集，二者在技术路径、应用场景、安全机制设计等方面存在明显差异，其发展态势备受行业关注。 …...

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JVM并发编程AQSsync锁ReentrantLock线程池ThreadLocal

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SSL/TLS 1.2过程：Client端如何验证服务端证书？

快速回顾非对称加密和对称加密首先快速说一下非对称加密和对称加密。非对称加密，就是有一个公钥和私钥(成对存在)。公钥对一段文本A加密得到文本B，只有对应的私钥能对B解密得到A。私钥对一段文本C加密得到文本D，只有对应的公钥能对D解密得…...

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Android(java)高版本 DownloadManager 封装工具类，支持 APK 断点续传与自动安装

主要有以下优点兼容高版本 Android：适配 Android 10 及以上版本的存储权限和安装权限。断点续传：支持从断点继续下载。下载进度监听：实时获取下载进度并回调。错误处理：处理下载失败、网络异常等情况。自动安装 APK：…...

编程日记 2025/8/13 13:21:23

基于three.js的虚拟人阴影渲染优化方案

作者：来自 vivo 互联网大前端团队- Su Ning 本文将探讨 three.js 中的阴影渲染机制，并分享一些针对性能和效果优化的实用技巧，帮助开发者在不同场景下做出最佳的权衡选择。一、前言在3D网页应用中，高质量的阴影渲染对于营造场…...

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人工智能中神经网络是如何进行预测的

前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。 https://www.captainbed.cn/north 文章目录引言神经网络的基本结构神经网络的前向传播前向传播的步骤激活函数代码实现流程图详细解释…...

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vue3 中使用 Recorder 实现录音并上传,并用Go语言调取讯飞识别录音(Go语言)

录音并识别效果图一、开启游览器录音权限二、前端代码三、Go代码,上传到讯飞识别录音返回到前端效果图 recorder-core插件可以在网页中进行录音。录音文件(blob)并可以自定义上传，可以下载录音文件到本地,本文录音过程中会显示可视化波形，插件兼容PC端…...

编程日记 2025/8/11 23:31:02

自探索大语言模型微调（一）

一、数据 1.1、失败案例 Hugging Face： 根据B站上搜索到的资料，datasets这个库可以直接下载丰富的数据集合和与训练模型，调用也非常的简单，唯一的缺点就是，需要外网（翻墙），用国内的…...

编程日记 2025/8/10 21:46:56

算法练习（链表）

链表链表的分类单向链表，双向链表带头链表，不带头链表循环的，非循环的链表的结构图中所示的为链表的一个节点，value是这个节点的所存储的数据值，next为下一节点的地址。代码实现链表 1.创建节点类节点由…...

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在 Ubuntu 服务器上使用宝塔面板搭建博客

📌 介绍在本教程中，我们将介绍如何在 Ubuntu 服务器上安装宝塔面板，并使用 Nginx PHP MySQL 搭建一个博客（如 WordPress）。主要步骤包括： 安装宝塔面板配置 Nginx PHP MySQL绑定域名与 SSL 证书…...

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K8S学习之基础二十八：k8s中的configMap

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EDID读取学习

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大语言模型安全风险分析及相关解决方案

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4、linux c 进程

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基于遗传算法的穿梭车调度主函数

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