需求为(自己编的,非实际项目):
某配送中心进行揽货,目标客户数为50个客户,配送中心目前的运力资源如下:
- 现有车辆5台
- 单台运力最大行驶距离200千米
- 单台运力最大载重公斤1吨
问:运力怎样走法才能以最低的成本完成针对这50个客户的揽货行为
是个最优化问题(运筹学),我们只考虑简化后的模型,不考虑路面交通、时间窗口这些复杂计算,用蚁群优化算法来实现接近最优解的计算。
关于蚁群优化算法的理论请看这篇文章:https://www.cnblogs.com/asxinyu/p/Path_Optimization_Tsp_Problem_Ant_System_CSharp.html
里面的基本算法已经写明了,也有demo,本文是针对如何适应到具体业务的介绍(本文用的蚁群核心代码也是上文中改来的)
蚁群主要步骤为:
- 初始化(如信息素)
- 开始迭代
- 构造各个蚂蚁,以及蚂蚁走的路径(核心是针对后续节点的SELECT)
- 计算适应度
- 加入优秀蚂蚁到跟踪列表
- 更新信息素(根据适应度)
- 结束迭代
- 给出报告
原文章里用的是TSP做DEMO,比较难看清楚如何应用到实际业务逻辑中
同样的,最困惑的核心中的核心,类似遗传算法,也是适应度值的计算,有的地方是一步一步增加vlaue,比如单纯距离的增加,但是复杂点的都没法这么操作,而是要看整体路径的指标(包括惩罚等)
由于蚁群优化算法和本文代码都能下载,所以只介绍适应度value的计算
class FitnessValueCalculator
{
private static int 拥有运力车辆数 = ;
private static int 单台运力最大行驶距离 = ;
private static int 单台运力最大载重公斤 = ;
private static double 惩罚权重 = ; public static double Calculator(ShortestDeliverAnt ant)
{
var paths = new List<string>(); var distances = new List<double>();
var weights = new List<double>(); double 当前行驶距离 = ;
double 当前运力载重 = ;
string 当前行驶路径 = "";
int 当前所需运力数 = ; //计算枢纽到第一个客户配送距离
当前行驶路径 += "HUB-->" + ant.PathNodes.First();
当前行驶距离 += ant.DistanceHelper.hub.DistanceTo(ant.DistanceHelper.customers[ant.PathNodes.First()]);
当前运力载重 += ant.DistanceHelper.customers[ant.PathNodes.First()].需求量_公斤; foreach (var path in ant.Edges)
{
var fromNodeId = path.Key;
var toNodeId = path.Value; var fromNode = ant.DistanceHelper.customers[fromNodeId];
var toNode = ant.DistanceHelper.customers[toNodeId]; double newAddedDistance2Customer = ;
double newAddedDistance2Hub = ;
double newAddedWeight = ; newAddedDistance2Customer = fromNode.DistanceTo(toNode);
newAddedDistance2Hub = toNode.DistanceTo(ant.DistanceHelper.hub); newAddedWeight = toNode.需求量_公斤; if (当前行驶距离 + newAddedDistance2Customer + newAddedDistance2Hub <= 单台运力最大行驶距离
&&
当前运力载重 <= 单台运力最大载重公斤)
{
当前行驶距离 += newAddedDistance2Customer;
当前运力载重 += newAddedWeight;
当前行驶路径 += "-->" + toNodeId;
}
else
{
//加当前客户距离、以及回到HUB的距离
当前行驶距离 += fromNode.DistanceTo(ant.DistanceHelper.hub);
distances.Add(当前行驶距离); weights.Add(当前运力载重); 当前行驶路径 += "-->HUB";
paths.Add(当前行驶路径); //RESET
当前行驶距离 = ;
当前行驶距离 += ant.DistanceHelper.hub.DistanceTo(toNode); 当前运力载重 = ;
当前运力载重 += toNode.需求量_公斤; 当前行驶路径 = "";
当前行驶路径 += "HUB-->" + toNodeId; 当前所需运力数++;
}
} //回到枢纽
当前行驶距离 += ant.DistanceHelper.customers[ant.PathNodes.Last()].DistanceTo(ant.DistanceHelper.hub);
distances.Add(当前行驶距离); 当前行驶路径 += "-->HUB";
paths.Add(当前行驶路径); int 惩罚系数 = 0;
if (当前所需运力数 > 拥有运力车辆数)
惩罚系数 = 当前所需运力数 - 拥有运力车辆数; ant.运输距离顺序 = distances;
ant.运输路径 = paths; ant.Total行驶距离 = distances.Sum();
ant.Total运力数 = 当前所需运力数; return ant.Total行驶距离 + 惩罚系数 * 惩罚权重;
}
}
ant.DistanceHelper.hub: 是配送中心的info,有地址信息
ant.DistanceHelper.customers: 是50个客户的info,也有地址信息
目前为了简化,是以街道距离来计算距离的
目前代码只是单目标优化算法,非多目标优化,后续研究研究再发文。
上述代码其实就是第一辆车从配送中心开出到第一个客户位置,然后加上客户需求(揽的货物重量)
接着判断能否开到下一个客户那里揽货,如果里程、重量都在限制条件只能,就开过去,不满足条件就开回枢纽;然后继续判断第二辆车,也是这么个逻辑
最终车辆的数量就是完成这50个客户揽货所需的运力数
万一碰到所需运力超出了限制(代码中为5辆车),这时就需要惩罚,由于最终函数返回是double,而且是越小代表越优越,因此碰到了需要惩罚的情况,实际就是大幅度的增加返回值(适应度值)
红色部分就是惩罚变量部分。 各种优化算法的核心写完框架后基本就不怎么变化了,最易变的其实是适应度函数的计算,如果适应度计算中用到了预测技术,还得在上面那函数里调机器学习的代码,感觉强化学习中动作施加后给出的反馈值也是这么个值
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