本文介绍了使用禁忌搜索算法（Tabu Search）在Matlab中解决经典车辆路径规划问题（VRP）。详细阐述了VRP的背景和目标，并提供了Matlab源代码实现，包括算法的主要步骤：初始化、迭代搜索、候选解生成、禁忌表更新等。虽然代码为基础框架，未包含改进技术，但为理解和应用禁忌搜索解决VRP提供了基础。
禁忌搜索算法解决经典VRP问题（Matlab实现）
禁忌搜索算法（Tabu Search）是一种常用于解决优化问题的元启发式算法。在本文中，我们将使用Matlab实现禁忌搜索算法来解决经典的车辆路径规划问题（Vehicle Routing Problem，简称VRP）。
VRP是一个重要的组合优化问题，它涉及到在给定一组客户需求和一组车辆的情况下，如何找到最优的车辆路径规划方案，以最小化总行驶距离或总成本。在VRP中，车辆需要从一个中央仓库出发，途经多个客户点，最后返回仓库。每个客户点都有特定的需求量，车辆有容量限制。我们的目标是找到一条路径，使得所有客户点的需求得到满足，同时最小化行驶距离或成本。
以下是Matlab实现禁忌搜索算法解决VRP问题的源代码：
function [bestSolution, bestCost] = tabuSearchVRP(distanceMatrix, demand
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