基于遗传优化的货柜货物摆放优化问题求解matlab仿真

本文主要是介绍基于遗传优化的货柜货物摆放优化问题求解matlab仿真，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.核心程序

4.本算法原理

5.完整程序

1.程序功能描述

基于遗传优化的货柜货物摆放优化问题求解matlab仿真。在一个货架上，初始状态下，随机将货物放在货柜上，优化之后，整理输出整理后的货物摆放效果。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022A版本运行

3.核心程序

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for ij = 1:Iterij%适应度yfit = 1./(yobj+1);   % 选择Xsel = func_sel(X,yfit,Gap);% 交叉操作Xcross= func_cross(Xsel,Pc);% 变异XMut  = func_Mut(Xcross,Pm);% 逆转操作Xr    = func_reverse(XMut,Gnum,position,Rcyc,Mass,Width2,Width1,Vx,Vy,Vz);% 重插入子代的新种群X     = func_reins(X,Xr,yfit); 
end[Vmin,Idmin] = min(yobj);
Xbest        = X(Idmin(1),:);
[~,P,~,~]    = func_obj(Xbest,Gnum,position,Rcyc,Mass,Width2,Width1,Vx,Vy,Vz);figure
Shelves(Num1,Num2,Width1,Width2)
for i = 1 : GnumStorage(P(i, :),Width1,Width2,Rcyc(i))
end
grid on
box on
axis equal
title('优化后货物分布')
view([-80,10]);figure
plot(fmin,'b-')
hold on
plot(favg,'r-')
hold on
xlabel('迭代次数')
ylabel('目标函数值')
legend('最小值','平均值');
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