针对VRP问题设计matlab算法代码

以下是一个简单的基于贪心算法的matlab代码，用于解决VRP问题：

% 读入问题数据
n = 10; % 客户点数量
m = 3; % 车辆数量
Q = 20; % 车辆容量
d = [0, 10, 15, 20, 10, 5, 20, 15, 5, 10]; % 客户点之间的距离
q = [0, 5, 8, 9, 6, 7, 12, 10, 3, 6]; % 每个客户点的需求量

% 随机生成初始解
solution = zeros(1, n); % 记录每个客户点的分配情况，0表示未分配
capacity = zeros(1, m); % 记录每个车辆的容量
route = zeros(m, n); % 记录每个车辆的路径
for i = 1:n
    if i == 1 % 起点分配
        solution(i) = 1;
        route(1, 1) = i;
        capacity(1) = capacity(1) + q(i);
    else % 其他点分配
        % 找到最近的可用车辆
        minDist = Inf;
        minIndex = -1;
        for j = 1:m
            if capacity(j) + q(i) <= Q % 车辆容量满足要求
                dist = d(route(j, find(route(j, :), 1, 'last')) + 1, i + 1);
                if dist < minDist % 找到更近的车辆
                    minDist = dist;
                    minIndex = j;
                end
            end
        end
        if minIndex ~= -1 % 找到可用车辆
            solution(i) = minIndex;
            route(minIndex, find(route(minIndex, :), 1, 'last') + 1) = i;
            capacity(minIndex) = capacity(minIndex) + q(i);
        else % 没有可用车辆，新开一辆车
            for j = 1:m
                if capacity(j) == 0 % 找到未使用的车辆
                    solution(i) = j;
                    route(j, find(route(j, :), 1, 'last') + 1) = i;
                    capacity(j) = capacity(j) + q(i);
                    break;
                end
            end
        end
    end
end

% 输出结果
totalDistance = 0;
for i = 1:m
    disp(['Route ' num2str(i) ': ' num2str(route(i, find(route(i, :), 1, 'last')) + 1) ' -> ' num2str(route(i, :))]);
    totalDistance = totalDistance + sum(d([0, route(i, :)], [route(i, :), 0]));
end
disp(['Total distance: ' num2str(totalDistance)]);

代码中，我们首先读入问题数据，然后随机生成初始解。具体地，我们从起点开始，逐个分配客户点，将每个客户点分配给距离最近的可用车辆，如果没有可用车辆，则新开一辆车。最后，我们输出每个车辆的路径和总路程。

需要注意的是，该代码仅仅是一个简单的贪心算法，可能存在局部最优解的问题。在实际应用中，我们需要采用更加复杂的启发式算法来求解VRP问题。