本文介绍了如何使用Matlab实现模拟退火算法解决单中心车辆路径规划问题，通过全局优化算法寻找最优路径，降低行驶距离或成本。文章提供了详细代码，并指出该方法适用于小规模问题，大规模场景可能需要更高效算法。
基于Matlab的模拟退火算法解决单中心车辆路径规划问题
在现实生活中，车辆路径规划是一个非常重要且具有挑战性的问题。它涉及到将一辆或多辆车辆从一个起点送达到多个目的地，并找到最优的路径规划方案，以最小化行驶距离、时间或成本等指标。其中，单中心车辆路径规划问题是指只有一个中心点，车辆需要在此中心点周围的目的地之间进行路径规划。
模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是一种基于启发式搜索的全局优化算法，其灵感来源于固体退火过程。它通过模拟固体在高温时逐渐冷却的过程，从而寻找到问题的全局最优解。在车辆路径规划问题中，我们可以利用模拟退火算法来不断调整车辆路径，逐步优化路径规划方案。
下面，我将使用Matlab实现基于模拟退火算法的单中心车辆路径规划问题求解，并附上相应的源代码。
% 参数设置
T_init = 100; % 初始温度
T_end = 1e-4; % 终止温度
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