基于AFO、GA和PSO算法的不确定多式联运路径优化研究（Matlab）

简介：
本研究运用AFO、GA及PSO三种算法结合MATLAB平台，探索并优化了不确定性条件下的多式联运路径问题，旨在提高物流效率与降低成本。 本段落研究了使用AFO算法以及其他GA（遗传算法）和PSO（粒子群优化）算法来解决不确定条件下的多式联运路径优化问题，并与MATLAB自带的全局搜索器进行了对比分析。直接运行main.m文件需要安装MATLAB 2021或更高版本。 在考虑运输方案经济性和环保性的双重需求下，该研究旨在通过模糊处理不确定性因素增强运输计划的鲁棒性并提高企业的风险抵御能力。具体而言，文中构建了基于模糊需求和模糊运输时间条件下的低碳低成本多式联运路径优化模型。为应对连续型元启发式算法无法直接应用于离散组合优化问题的情况，设计了一种优先级编码方式以增强求解的通用性和灵活性。 在此基础上，为了进一步提升所提方法的实际应用效果及求解质量，还提出了一种结合了启发式因子的独特解码策略。该研究通过上述改进措施，在确保模型准确性的前提下提高了路径优化算法的整体性能和实用性。