遗传算法优化外卖配送车辆路径规划问题

在外卖配送行业中，有效规划车辆的路径是提高效率和降低成本的关键。带时间窗的外卖配送车辆路径规划问题是一个经典的组合优化问题，可以通过遗传算法来解决。本文将介绍如何使用MATLAB编写遗传算法来求解这一问题，并提供相应的源代码。

问题描述：
给定一组顾客的配送需求和配送车辆的数量，要求规划车辆的路径，使得所有顾客的需求得到满足，并且在满足时间窗约束的前提下，使得总行驶距离最小。

遗传算法解决方法：

1. 初始化种群：随机生成一定数量的个体（路径），每个个体表示一辆车的行驶路径。
2. 适应度函数：根据个体的路径计算适应度值，适应度值可以是总行驶距离的倒数，即行驶距离越小，适应度越高。
3. 选择操作：使用轮盘赌选择算子，根据个体的适应度值选择一部分个体作为父代。
4. 交叉操作：对选择的父代个体进行交叉操作，生成新的子代个体。
5. 变异操作：对子代个体进行变异操作，引入随机扰动，增加种群的多样性。
6. 更新种群：将父代和子代个体合并，形成新的种群。
7. 重复执行步骤2至6，直到达到停止条件（如达到最大迭代次数或找到满意解）。
8. 输出最优解：根据最终种群中的最优个体，得到最优的车辆路径规划方案。

MATLAB代码实现：

% 参数设置
populationSize = 50