本文介绍如何运用遗传算法解决多城市多应急物流中心选址问题，旨在寻找最佳位置以高效调度和分配紧急情况下的物资资源。在Matlab中实现遗传算法，包括参数设置、评价函数、选择、交叉和变异操作，最终找到最优解，提高应急响应效率。
基于遗传算法求解多城市多应急物流中心选址问题
应急物流中心选址问题是在多城市场景下确定应急物流中心的最佳位置，以便在紧急情况下能够高效地调度和分配物资资源。在本文中，我们将使用遗传算法来解决这个问题，并提供相应的Matlab源代码。
遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，它通过模拟遗传操作（如选择、交叉和变异）来搜索解空间中的最优解。在应急物流中心选址问题中，我们将城市视为候选位置，每个城市都有其特定的评价指标，如人口密度、交通便利性、灾害风险等。我们的目标是选择一组物流中心的位置，使得这些指标达到最优。
下面是使用Matlab实现遗传算法求解多城市多应急物流中心选址问题的源代码：
% 参数设置
populationSize = 50; % 种群大小
maxGenerations = 100; % 最大迭代次数
mutationRate 
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