1.程序功能描述
基于免疫算法的最优物流仓储点选址方案MATLAB仿真。
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A版本运行
（完整程序运行后无水印）
3.核心程序
% 画出免疫算法收敛曲线
figure
plot(Ysave(:, 1),'linewidth',2);
hold on
plot(Ysave(:, 2), 'r','linewidth',2);
legend('最优','平均')
Xcen = Pxy(bestchrom, 1);
Ycen = Pxy(bestchrom, 2);
% 找出最近配送点
for i = 1:length(Pxy)
dd(i, :) = dist(Pxy(i, :), Pxy(bestchrom, :)');
end
[a, b] = min(dd');
index = cell(1, Lens);
for i = 1:Lens
% 计算各个派送点的地址
index{i} = find(b == i);
end
% 绘制最优规划派送路线
figure
plot(Xcen, Ycen, 'go', 'LineWidth', 1, ...
'MarkerEdgeColor', 'g', ...
'MarkerFaceColor', 'y', ...
'MarkerSize', 9)
hold on
plot(Pxy(:, 1), Pxy(:, 2), 's', 'LineWidth', 1, ...
'MarkerEdgeColor', 'b', ...
'MarkerFaceColor', 'r', ...
'MarkerSize', 6)
for i = 1:length(Pxy)
x = [Pxy(i, 1), Pxy(bestchrom(b(i)), 1)];
y = [Pxy(i, 2), Pxy(bestchrom(b(i)), 2)];
plot(x, y, 'b--'); hold on
end
title('最优规划派送路线')
figure
plot(Xcen, Ycen, 'go', 'LineWidth', 1, ...
'MarkerEdgeColor', 'g', ...
'MarkerFaceColor', 'y', ...
'MarkerSize', 9)
hold on
plot(Pxy(:, 1), Pxy(:, 2), 's', 'LineWidth', 1, ...
'MarkerEdgeColor', 'b', ...
'MarkerFaceColor', 'r', ...
'MarkerSize', 6)
for i = 1:length(Pxy)
x = [Pxy(i, 1), Pxy(bestchrom(b(i)), 1)];
y = [Pxy(i, 2), Pxy(bestchrom(b(i)), 2)];
plot(x, y, 'b--'); hold on
end
hold on
for i = 1:Lens
idxx = index{i};
Pxy2 = Pxy(idxx,:);
rr = [];
for j = 1:length(idxx)
rr(j) = sqrt((Xcen(i) - Pxy2(j,1))^2 + (Ycen(i) - Pxy2(j,2))^2);
end
rr2 = max(rr);
func_circle(Xcen(i),Ycen(i),rr2);
end
title('最优规划派送路线')
4.本算法原理
物流仓储点选址问题是物流系统设计中的一个关键环节，它直接影响到物流系统的整体效率和服务质量。选址的目标通常是寻找一组仓储点的位置，使得物流成本最小化或者服务水平最大化。这个问题通常被建模为一个复杂的多目标优化问题，需要考虑的因素包括但不限于运输成本、仓储成本、顾客需求分布、交通条件等。
免疫算法（Immune Algorithm, IA）是一种模拟生物免疫系统的智能优化算法。它通过模拟抗体对抗原的识别过程来解决优化问题。在物流仓储点选址问题中，可以将不同的选址方案看作抗原，而对应的解决方案则可以看作抗体。免疫算法的核心思想包括以下几个方面：
多样性生成：通过随机生成一定数量的初始解（即抗体）。
亲和力评价：计算每个解的质量或适应度。
选择操作：根据解的质量进行选择，保留较好的解。
克隆操作：复制较好的解以增加种群中好解的数量。
变异操作：对解进行局部搜索，探索新的解空间。
抑制机制：避免算法陷入局部最优。
为了更具体地说明如何使用免疫算法来解决物流仓储点选址问题，我们首先建立数学模型。
基于免疫算法的最优物流仓储点选址方案能够有效地解决这类复杂的优化问题。通过模拟生物免疫系统的机制，免疫算法能够在较大的解空间内高效地搜索到最优解。
