基于模拟退火算法求解单中心的车辆路径规划问题

基于模拟退火算法求解单中心的车辆路径规划问题

车辆路径规划是一个经典的优化问题，旨在找到一条最优路径，使得车辆能够有效地访问一系列目标点。在这个问题中，我们将使用模拟退火算法来求解单中心的车辆路径规划问题。本文将详细介绍问题的背景和算法的实现，并提供相应的 MATLAB 源代码。

问题描述：
假设有一辆车需要访问 N 个目标点，并返回最初的出发点。车辆的起点和终点为同一个位置，我们将其称为中心点。每个目标点都有一个特定的坐标（x，y）。车辆的任务是找到一条路径，使得它从中心点出发，依次访问所有的目标点，并最终回到中心点。路径的长度是车辆行驶经过的所有路径段的总长度。

模拟退火算法（Simulated Annealing）是一种启发式算法，常用于解决组合优化问题。它的灵感来自于固体的退火过程，通过模拟退火过程中的原子能量降低来搜索问题的最优解。算法通过在解空间中进行随机搜索，以一定的概率接受劣解，从而避免陷入局部最优解。

算法实现：
下面是使用 MATLAB 实现的模拟退火算法求解单中心车辆路径规划问题的代码：

function [bestSolution, bestDistance] =