本文介绍了一种使用MATLAB实现禁忌搜索算法解决车辆路径规划问题的方法。禁忌搜索算法是一种优化算法，常用于组合优化问题，避免陷入局部最优。在车辆路径规划问题中，算法通过迭代优化路径，寻找最短路线。文章详细阐述了算法原理，问题描述，MATLAB代码实现步骤，并总结了其在组合优化问题中的应用。
车辆路径规划问题的禁忌搜索算法实现（基于MATLAB）
禁忌搜索算法是一种常用的优化算法，被广泛应用于解决各种组合优化问题，包括车辆路径规划问题。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于禁忌搜索算法的车辆路径规划。
【禁忌搜索算法原理】
禁忌搜索算法是一种基于局部搜索的启发式优化算法。它通过维护一个禁忌表，记录了禁忌动作，以避免搜索陷入局部最优解。禁忌搜索算法的基本思想是在当前解的邻域中搜索，选择一个更好的解作为下一步的解，并根据一定的策略更新禁忌表。算法通过不断迭代，逐步优化当前解，直到满足停止准则或达到最大迭代次数。
【车辆路径规划问题描述】
车辆路径规划问题是指在给定起点和终点以及一组中间节点的情况下，确定一条最短路径，使得车辆能够从起点到达终点，并经过所有中间节点。该问题可以表示为一个带约束的组合优化问题。
【MATLAB代码实现】
以下是使用MATLAB实现禁忌搜索算法解决车辆路径规划问题的基本步骤：
- 定义问题参数和初始化参数
% 定义问题参数
start_point = [0, 0
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