本文探讨了利用MATLAB实现遗传算法求解物流多配送中心选址问题，旨在最小化运输总成本。文章详细介绍了算法流程，包括初始化种群、计算适应度、选择、交叉和变异操作。虽然关键辅助函数未给出详细实现，但提供了整体框架，有助于读者理解并应用到实际场景。
基于遗传算法求解物流多配送中心选址
在物流领域中，选择适当的配送中心位置对于提高运输效率和降低成本至关重要。遗传算法是一种经典的优化算法，可以应用于多配送中心选址问题。本文将介绍如何使用MATLAB编写基于遗传算法的物流多配送中心选址程序。
首先，我们定义问题的目标：找到最佳的配送中心位置，使得运输总成本最小化。这个问题可以被建模为一个离散优化问题，其中每个候选位置都有一个代价值与之相关联。我们的目标是选择适当的候选位置，以最小化总成本。
下面是MATLAB中基于遗传算法求解物流多配送中心选址的代码实现：
% 参数设置
populationSize = 50; % 种群大小
maxGenerations = 100; % 最大迭代次数
mutationRate 
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