遗传算法下的新能源电动汽车充电桩及其路径选择MATLAB程序

微 ❤关注“电气仔推送”获取模型

核心内容：

依据不同城市之间的空间间隔，设计新能源汽车的最优行驶路线，目标为实现行驶里程的最小化。

相关代码：

%% 导入数据 %%遗传算法参数
load zby;%读取城市坐标数据
NIND=50; %设定种群规模
MAXGEN=200;
Pc=0.9; %设置交叉操作的概率值
Pm=0.2; %确定变异操作的概率
GGAP=0.9; %定义代沟参数(Generation gap)
load('D.mat')
D=D; %构建距离矩阵
N=size(D,1);
%% 完成种群初始化过程
Chrom=InitPop(NIND,N,D);
%% 在二维坐标图中展示所有点位信息
% figure
% plot(X(:,1),X(:,2),'o');
% pause(2)
% %% 绘制随机解对应的路径图形
% DrawPath(Chrom(1,:),X)
%
%% 展示随机解对应的行驶路径及总路程长度
% disp('初始种群中的一个随机值:')
% OutputPath(Chrom(1,:));
% Rlength=PathLength(D,Chrom(1,:));
% disp(['总距离：',num2str(Rlength)