多模态联运优化：基于MATLAB的粒子群与遗传算法相结合

陆海空多式联运是一种利用不同的运输方式（如公路、海运和航空）进行货物运输的策略，本文旨在利用MATLAB编程环境，结合粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）与遗传算法（Genetic Algorithm, GA），对陆海空多式联运问题进行优化求解。通过对算法原理的介绍、算法设计与实现的解析，并给出MATLAB源代码，以期为相关领域的学者与实践者提供可行的解决方案。

1、引言
随着全球贸易的不断发展与物流需求的增加，陆海空多式联运作为一种高效、低成本的物流运输方式备受关注，然而有效地规划多式联运方案是一项具有挑战性的任务，本文将采用粒子群算法与遗传算法相结合的优化方法，以最小化运输成本和时间，实现多式联运的最优化规划。

2、粒子群算法与遗传算法
粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群、鱼群等动物的行为，模拟个体间的协同与合作，以找到全局最优解。

遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过选择、交叉和变异等操作，不断迭代演化，寻找最优解。两种算法各有优劣，在联运问题中结合使用可以充分发挥它们的优势。

3、问题建模与目标函数
在多式联运问题中需要考虑货物的起止地点、不同运输方式的运输费用、时间和容量限制等因素，我们将问题建模为一个多目标优化问题，目标函数既包括成本最小