基于Matlab的模拟退火算法求解多车辆路径规划问题

基于Matlab的模拟退火算法求解多车辆路径规划问题

一、引言
路径规划是许多实际问题中的一个关键任务，例如在物流配送、交通控制和无人驾驶等领域。在多车辆路径规划问题中，我们需要确定多个车辆经过一系列顾客服务点的最优路径，以达到最小总行驶距离或最短行驶时间的目标。本文将介绍如何使用Matlab中的模拟退火算法来解决这一问题，并提供相应的源代码。

二、问题描述
假设有一个单中心多车辆路径规划问题，其中包含一个中心点和若干个顾客服务点。每个顾客服务点都需要被分配给某辆车进行服务，每辆车只能服务于一个顾客服务点，并且每个顾客服务点只能被一辆车服务。我们的目标是找到一组车辆的最优路径方案，使得总行驶距离最小。

三、模拟退火算法介绍
模拟退火算法是一种启发式优化算法，通过模拟固体物质退火过程中的晶格状态转变来解决优化问题。它以一定的概率接受劣解，这样可以避免陷入局部最优解。模拟退火算法包含三个关键步骤：初始化解、邻域搜索和接受准则。

四、算法实现
下面是使用Matlab实现模拟退火算法求解多车辆路径规划问题的源代码：

% 参数设置
T0 = 100; % 初始温度
Tf =