matlab物流配送最优路径

根据提供的引用内容，我们可以看到有一个“车间调度（Matlab）”的内容，这个内容中包含了一些求解最优路径的算法，可以用于物流配送最优路径的求解。以下是一个基于遗传算法的matlab代码示例：

% 假设有5个城市需要配送，距离矩阵如下
distance = [0, 3, 2, 4, 1;
            3, 0, 5, 2, 1;
            2, 5, 0, 6, 3;
            4, 2, 6, 0, 5;
            1, 1, 3, 5, 0];

% 遗传算法参数设置
popSize = 50; % 种群大小
numGen = 100; % 迭代次数
pc = 0.8; % 交叉概率
pm = 0.01; % 变异概率

% 初始化种群
pop = zeros(popSize, 5);
for i = 1:popSize
    pop(i, :) = randperm(5);
end

% 迭代
for gen = 1:numGen
    % 计算适应度
    fitness = zeros(popSize, 1);
    for i = 1:popSize
        route = pop(i, :);
        fitness(i) = 0;
        for j = 1:4
            fitness(i) = fitness(i) + distance(route(j), route(j+1));
        end
        fitness(i) = fitness(i) + distance(route(5), route(1));
    end
    
    % 选择
    [fitness, idx] = sort(fitness);
    pop = pop(idx, :);
    pop = pop(1:popSize, :);
    
    % 交叉
    for i = 1:2:popSize
        if rand < pc
            % 随机选择两个个体
            p1 = pop(i, :);
            p2 = pop(i+1, :);
            % 随机选择交叉点
            pos = randi([1, 4]);
            % 交叉
            c1 = [p1(1:pos), p2(pos+1:end)];
            c2 = [p2(1:pos), p1(pos+1:end)];
            % 更新种群
            pop(i, :) = c1;
            pop(i+1, :) = c2;
        end
    end
    
    % 变异
    for i = 1:popSize
        if rand < pm
            % 随机选择两个位置
            pos1 = randi([1, 5]);
            pos2 = randi([1, 5]);
            % 交换
            temp = pop(i, pos1);
            pop(i, pos1) = pop(i, pos2);
            pop(i, pos2) = temp;
        end
    end
end

% 输出结果
route = pop(1, :);
disp(['最短路径为：', num2str(fitness(1))]);
disp(['路径为：', num2str(route)]);

上述代码中，我们假设有5个城市需要配送，距离矩阵为distance。遗传算法的参数设置包括种群大小、迭代次数、交叉概率和变异概率。首先，我们初始化种群，然后进行迭代。在每次迭代中，我们计算种群中每个个体的适应度，然后进行选择、交叉和变异操作。最终，输出最短路径和路径。