MATLAB智能优化算法：从写代码到算法思想

本书以简单的组合优化问题作为MATLAB智能优化算法实战应用的切入点，逐步深入使用MATLAB编写更复杂的 智能优化算法和求解更复杂的组合优化问题，让读者逐渐理解智能优化算法的实际求解过程。 本书分为10章，涵盖的主要内容有遗传算法求解0-1背包问题、变邻域搜索算法求解旅行商问题、大规模邻域搜索 算法求解旅行商问题、灰狼优化算法求解多旅行商问题、蚁群算法求解容量受限的车辆路径问题、模拟退火算法求解同时取送货的车辆路径问题、遗传算法求解带时间窗的车辆路径问题、萤火虫算法求解订单分批问题、头脑风暴优化算法求解带时间窗和同时取送货的车辆路径问题、鲸鱼优化算法求解开放式车辆路径问题。 本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合MATLAB语言的入门读者阅读，也适合想学习智能优化算法但无从下手的编程爱好者阅读。另外，本书也适合作为相关专业的教材使用。

曹旺，网名“随心390”，知乎“优化算法交流地”主笔，哈尔滨工程大学硕士，现就职于船舶某研究院所，在校就曾发表多篇论文，其中被EI检索1篇，精通MATLAB算法开发，擅长使用MATLAB编写元启发式算法解决组合优化问题。

第1章 遗传算法求解0-1背包问题 1 1.1　问题描述 2 1.2　算法简介 4 1.3　求解策略 5 1.4　MATLAB程序实现 12 1.5　实例验证 22 1.5.1　输入数据 22 2.1　问题描述 25 2.2　算法简介 26 2.3　求解策略 28 2.4　MATLAB程序实现 33 2.4.1　构造初始路线函数 33 2.5　实例验证 48 2.5.1　输入数据 48 3.2　算法简介 52 3.3　求解策略 57 3.5　实例验证 70 3.5.1　输入数据 70 4.1　问题描述 74 4.2　算法简介 74 4.3　求解策略 76 4.5　实例验证 96 5.1　问题描述 100 5.2　算法简介 103 5.3　求解策略 106 5.3.1　确定下一个访问点 107 5.3.2　构建蚂蚁行走路线 110 5.3.3　将完整路径转换为配送方案 111 5.3.4　更新信息素浓度矩阵 111 5.4　MATLAB程序实现 112 5.4.1　确定下一个访问点集合函数 112 5.4.2　确定下一个访问点函数 113 5.4.3　将完整路径转换为配送方案函数 115 5.4.4　计算一条配送路线的距离函数 116 5.4.5　计算一个配送方案的行驶总距离 117 5.4.6　判断函数 117 5.4.7　计算一条配送路线的装载量函数 118 5.4.8　计算一个配送方案的总成本 118 5.4.9　轮盘赌函数 119 5.4.10　“信息素”矩阵更新函数 119 5.4.11　客量受限的车辆路径问题配送路线图函数 120 5.4.12　主函数 121 5.5　实例验证 123 5.5.1　输入数据 123 5.5.2　蚁群算法参数设置 124 5.5.3　实验结果展示 124 第6章 模拟退火算法求解同时取送货的车辆路径问题 126 6.1　问题描述 127 6.2　算法简介 130 6.3　求解策略 132 6.3.1　解的表示形式 132 6.3.2　目标函数 133 6.3.3　交换操作 135 6.3.4　逆转操作 135 6.3.5　插入操作 136 6.3.6　接受准则 137 6.3.7　退火 137 6.4　MATLAB程序实现 137 6.4.1　将当前解转换为配送方案函数 137 6.4.2　删除配送方案中空路线函数 139 6.4.3　判断函数 139 6.4.4　装载量计算函数 140 6.4.5　违反装载量约束之和计算函数 140 6.4.6　计算一条配送路线的距离函数 141 6.4.7　计算一个配送方案的行驶总距离 142 6.4.8　目标函数 142 6.4.9　交换操作函数 143 6.4.10　逆转操作函数 143 6.4.11　插入操作函数 144 6.4.12　邻域操作函数 144 6.4.13　轮盘赌函数 145 6.4.14　同时送取货的车辆路径问题配送路线图函数 145 6.4.15　主函数 146 6.5　实例验证 149 6.5.1　输入数据 149 6.5.2　模拟退火算法参数设置 150 6.5.3　实验结果展示 150 第7章 遗传算法求解带时间窗的车辆路径问题 152 7.1　问题描述 153 7.2　算法简介 157 7.3　求解策略 157 7.3.1　编码与解码 157 7.3.2　适应度函数 158 7.3.3　种群初始化 159 7.3.4　二元锦标赛选择操作 160 7.3.5　交叉操作 160 7.3.6　变异操作 161 7.3.7　局部搜索操作 161 7.3.8　重组操作 162 7.3.9　遗传算法求解带时间窗的车辆路径问题流程 163 7.4　MATLAB程序实现 163 7.4.1　构造VRPTW初始解函数 163 7.4.2　种群初始化函数 166 7.4.3　解码函数 168 7.4.4　适应度函数 172 7.4.5　二元锦标赛选择操作函数 175 7.4.6　交叉操作函数 176 7.4.7　变异操作函数 178 7.4.8　局部搜索操作 178 7.4.9　重组操作函数 185 7.4.10　VRPTW配送路线图函数 186 7.4.11　主函数 187 7.5　实例验证 189 7.5.1　输入数据 189 7.5.2　数据预处理 190 7.5.3　遗传算法参数设置 191 7.5.4　实验结果展示 192 第8章 萤火虫算法求解订单分批问题 194 8.1　问题描述 195 8.2　算法简介 198 8.3　求解策略 200 8.3.1　编码与解码 201 8.3.2　拣选路径策略 201 8.3.3　目标函数与发光强度 203 8.3.4　种群初始化 204 8.3.5　计算两只萤火虫之间的距离 204 8.3.6　萤火虫位置更新 205 8.3.7　局部搜索操作 206 8.3.8　合并操作 207 8.3.9　萤火虫算法求解订单分批问题流程 208 8.4　MATLAB程序实现 208 8.4.1　解码函数 208 8.4.2　删除订单分批方案中空订单批次函数 210 8.4.3　判断函数 210 8.4.4　装载量计算函数 211 8.4.5　一批次订单的拣选行走距离计算函数 212 8.4.6　一个订单分批方案的拣选行走总距离计算函数 213 8.4.7　成本函数 214 8.4.8　种群目标函数值计算函数 215 8.4.9　种群初始化函数 216 8.4.10　两只萤火虫之间的距离计算函数 217 8.4.11　萤火虫位置更新函数 217 8.4.12　选择操作函数 218 8.4.13　局部搜索操作函数 219 8.4.14　合并操作函数 226 8.4.15　主函数 227 8.5　实例验证 229 8.5.1　输入数据 229 8.5.2　萤火虫算法参数设置 230 8.5.3　实验结果展示 231 第9章 头脑风暴优化算法求解带时间窗和同时取送货的车辆路径问题 232 9.1　问题描述 233 9.2　算法简介 239 9.3　求解策略 240 9.4　MATLAB程序实现 250 9.5　实例验证 275 9.5.1　输入数据 275 9.5.2　数据预处理 276 9.5.3　头脑风暴优化算法参数设置 277 9.5.4　实验结果展示 278 第10章 鲸鱼优化算法求解开放式车辆路径问题 280 10.1　问题描述 281 10.2　算法简介 282 10.3　求解策略 283 10.4　MATLAB程序实现 290 10.5　实例验证 302 参考文献 280