物流规划
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通用遗传算法求解TSP旅行商问题程序实现
本项目提供一套基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA）解决经典旅行商问题（TSP）的通用MATLAB代码方案。旅行商问题旨在寻找一条经过所有城市且每个城市仅访问一次，最终回到起点的最短路径。该程序通过模拟生物进化过程来优化路径方案，具体功能如下：首先，系统支持自定义城市坐标输入或随机生成多目标点地理信息。在算法实现层面，采用了基于整数排列的染色体编码方式，直观表示城市访问顺序。适应度函数基于路径总长度的倒数构建，确保路径越短的个体具有更高的生存和繁衍概率。程序集成了多种经典的遗传操作算子 -
基于免疫算法的物流配送中心选址系统
本项目旨在解决物流系统中的经典配送中心选址优化问题，通过模拟生物免疫系统的免疫机制，构建了具有全局搜索能力的免疫优化算法模型。系统首先建立以物流总成本最小化为目标的数学模型，该成本涵盖了配送中心的固定运营成本以及从配送中心到各需求点之间的运输成本。在算法实现上，项目包含了抗体种群的随机初始化、亲和度函数计算、抗体浓度评估及多样性保持机制。通过引入免疫抑制和选择算子，算法能够在搜索过程中保持种群的多样性，有效避免了传统优化算法容易陷入局部最优解的问题。该方案能够自动从多个候选地址中筛选出最优的配送中心位置，
