本文探讨了在物流配送中，应用节约算法和Clark-Wright（CW）算法解决带有硬时间窗约束的车辆路径规划问题。通过Matlab实现，这两种算法将复杂问题分解为子问题并采用贪心策略，有效优化路径。
基于节约算法和CW算法求解带硬时间窗的车辆路径规划问题
在物流配送等领域，车辆路径规划问题一直是一个关键的研究方向。本文将介绍如何使用节约算法和Clark-Wright（CW）算法来求解带有硬时间窗约束的车辆路径规划问题，并提供相应的Matlab源代码。
- 节约算法
节约算法是一种启发式算法，通过将原问题分解为多个子问题，每次处理一个子问题来构建解决方案。对于车辆路径规划问题而言，节约算法将路径分解成许多小路径，然后通过贪心策略来组合这些小路径，使得每个小路径的总长度最小。
以下是该算法的Matlab源代码实现：
function [route, cost] = saving_algorithm(distance_matrix, capacity
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