基于禁忌搜索算法的取送货路径规划问题解决（matlab代码）

基于禁忌搜索算法的取送货路径规划问题解决（matlab代码）

禁忌搜索算法是一种常用的优化算法，可以用于求解各种复杂的优化问题。在取送货路径问题中，我们需要找到从初始点到终点的最优路径，使得路径的总长度最短且满足约束条件。

以下是基于禁忌搜索算法求解初始点和终点确定的取送货路径问题的matlab代码：

function [bestPath, bestCost] = tsp(T, startPoint, endPoint, tabuSize, maxIter)

% T: 距离矩阵，T(i,j)表示城市i到城市j的距离
% startPoint: 初始点
% endPoint: 终点
% tabuSize: 禁忌表大小
% maxIter: 最大迭代次数

n = size(T,1);

% 初始化路径和距离
path = [startPoint];
for i=1:n
    if i~=startPoint && i~=endPoint
        path = [path i];
    end
end
path = [path endPoint];
bestPath = path;
bestCost = calcCost(T, path);

% 初始化禁忌表和禁忌期
tabuList = zeros(tabuSize, 2);
tabuTerm = 5;

% 开始迭代
for iter=1:maxIter
    % 找到可行解中的所有邻居
    neighborList = [];
    for i=2:n
        for j=i+1:n
            neighbor = swap(path, i, j);
            if isVali