遗传算法与模拟退火解决带时间窗的自行车调度问题

自行车共享系统在现代城市中变得越来越普遍，而有效的自行车调度算法对于提高系统的效率和服务质量至关重要。带时间窗的自行车调度问题是一个复杂的优化问题，其中需要将一组自行车从不同的起始点送达到目的地，并考虑每个目的地的时间窗口。在本文中，我们将使用遗传算法（Genetic Algorithm）和模拟退火算法（Simulated Annealing）来解决这个问题。

自行车调度问题可以被建模为一个旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP），其中每个目的地对应于TSP中的一个城市。遗传算法和模拟退火算法都是常用的优化算法，能够在复杂的问题中找到较好的解决方案。

首先，我们将介绍遗传算法的实现。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。它使用遗传操作（如选择、交叉和变异）在解空间中搜索最佳解。以下是使用MATLAB实现遗传算法解决带时间窗的自行车调度问题的示例代码：

% 遗传算法参数设置
populationSize = 100;  % 种群大小