本文介绍如何使用遗传算法解决车辆路径问题（VRP），旨在优化物流路线，满足车辆容量和行驶限制。通过Matlab程序，实现了适应度函数、轮盘赌选择、交叉和变异操作，以找到最优解。该方法能有效提升物流效率和经济效益。
使用遗传算法解决带容量的VRP问题——附Matlab源码
在物流领域，VRP（Vehicle Routing Problem）是一种重要的优化问题，它的目标是确定一组车辆的路径，使得所有客户都能被访问到，并且满足车辆的容量限制以及路线的行驶时间和距离的限制。如果没有有效的路径规划方案，会导致资源利用率低下、交通拥堵、时间浪费等问题。
遗传算法是一种基于自然进化规律的优化算法，它是通过模拟自然界中的进化过程，将问题的求解转化为一个适应度函数的最大化问题。因此，在解决VRP问题时，可以使用遗传算法来寻找最佳路径方案。
下面是基于Matlab的遗传算法程序实现：
% 参数设置
pop_size = 100; % 种群大小
elite_rate = 0.1; % 精英保留率
mutation_rate = 
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