本文探讨了如何使用模拟退火算法解决车辆配送问题，通过定义成本函数和采用Metropolis准则进行迭代，以求得配送成本的最小化。在MATLAB中实现了算法，并指出其相比遗传算法和粒子群算法具有更快的运行时间。
基于模拟退火优化算法求解车辆配送问题
车辆配送问题是一种重要的组合优化问题，其目标是在满足各个客户需求的前提下，最小化配送成本。为了有效地解决这个问题，许多优化算法被提出来并应用到实际问题中。其中，模拟退火算法是一种常用的优化算法。本文将介绍如何使用模拟退火算法来求解车辆配送问题，并给出相应的MATLAB代码实现。
首先，我们需要定义车辆配送问题的数学模型。假设我们有nnn个客户，每个客户的需求为did_id
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