基于Matlab的模拟退火算法求解车辆同时取送货路径问题

基于Matlab的模拟退火算法求解车辆同时取送货路径问题

随着物流行业的不断发展，如何优化车辆路径成为了一个重要的问题。在这篇文章中，我们将使用Matlab编程语言和模拟退火算法来解决同时取送货的车辆路径问题。我们将详细介绍问题的背景，算法的原理，并提供相应的源代码。

问题背景：
假设有一群货车，它们需要同时在不同的地点取货和送货。我们的目标是找到一条最短的路径，使得所有货车都能在最短的时间内完成取货和送货任务。

算法原理：
模拟退火算法是一种启发式优化算法，常用于解决组合优化问题。它模拟了固体退火过程中的原子运动，通过接受劣解的概率来避免陷入局部最优解。模拟退火算法通常包括以下几个步骤：

1. 初始化：随机生成一条初始路径。
2. 生成邻域解：通过交换两个节点的位置来生成邻域解。
3. 评估目标函数：计算当前路径的总距离。
4. 接受或拒绝新解：根据Metropolis准则，决定是否接受邻域解。
5. 降温：逐渐降低温度，减小接受劣解的概率。
6. 终止条件：当满足终止条件时，结束算法并返回当前最优解。

源代码实现：
下面是使用Matlab实现模拟退火算法求解同时取送货车辆路径问题的源代码：

% 参数设置
numCities = 100;  
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