聚类算法求解车辆路径问题的matlab代码

以下是用K-Means聚类算法求解车辆路径问题的MATLAB代码：

% 车辆路径问题
% 首先，我们生成随机点作为车辆需要经过的位置点
N = 20; % 需要经过的点的数量
X = rand(N,2); % 随机生成N个点的坐标
plot(X(:,1),X(:,2),'o') % 绘制点的分布

%% K-Means聚类算法
K = 5; % 假设车辆有5辆
idx = kmeans(X,K); % 对点进行聚类
colors = lines(K);
hold on
for i=1:K
    plot(X(idx==i,1),X(idx==i,2),'.','color',colors(i,:),'MarkerSize',10)
end
hold off

%% 计算每辆车的路径
for i=1:K
    % 找到第i辆车的所有点
    P = X(idx==i,:);
    % 计算所有点之间的距离
    D = pdist(P);
    % 使用模拟退火算法（也可以使用其他算法）求解TSP问题
    tour = tsp_sa(D);
    % 绘制路径
    hold on
    plot(P(tour,1),P(tour,2),'-','color',colors(i,:),'LineWidth',2)
    hold off
end

%% 模拟退火算法
function tour = tsp_sa(D)
    % 初始化
    n = sqrt(2*size(D,2)+0.25)-0.5;
    T = 1.0;
    Tmin = 1e-3;
    alpha = 0.99;
    current_tour = (1:n)';
    current_length = tour_length(D,current_tour);
    best_tour = current_tour;
    best_length = current_length;
    % 开始模拟退火
    while T > Tmin
        for i=1:100
            % 生成新解
            new_tour = current_tour;
            % 随机交换两个点
            p1 = randi(n);
            p2 = randi(n);
            tmp = new_tour(p1);
            new_tour(p1) = new_tour(p2);
            new_tour(p2) = tmp;
            % 计算新解的长度
            new_length = tour_length(D,new_tour);
            % 判断是否接受新解
            if new_length < current_length || exp(-(new_length-current_length)/T) > rand()
                current_tour = new_tour;
                current_length = new_length;
                if current_length < best_length
                    best_tour = current_tour;
                    best_length = current_length;
                end
            end
        end
        % 降温
        T = T*alpha;
    end
    tour = best_tour;
end

%% 计算TSP路径长度
function length = tour_length(D,tour)
    n = sqrt(2*size(D,2)+0.25)-0.5;
    length = 0;
    for i=1:n-1
        length = length + D((i-1)*n+tour(i),(i-1)*n+tour(i+1));
    end
    length = length + D((n-1)*n+tour(n),tour(1));
end

代码中用到了K-Means聚类算法对点进行聚类，然后使用模拟退火算法求解TSP问题，最后绘制每辆车的路径。