写一个matlab求给定单配送中心坐标，多客户多车辆带容量的路线规划代码

以下是一个简单的MATLAB代码，用于求解给定单配送中心坐标，多客户多车辆带容量的路线规划问题。本代码使用遗传算法进行优化，实现的是一个简单的多目标优化问题，其中目标是最小化总路程和最小化使用的车辆数量。

首先，我们需要定义问题。假设我们已经有了一组顾客的坐标，以及每个顾客的需求量和每辆车的容量限制。我们的任务是找到一组路线，使得所有顾客的需求都被满足，且所有车辆的容量限制都得到了满足，同时最小化总路程和使用的车辆数量。

接下来，我们需要定义遗传算法的参数。这些参数包括种群大小、交叉率、变异率、最大迭代次数等等。在这里，我们将种群大小设置为100，交叉率和变异率分别设置为0.8和0.1，最大迭代次数设置为100。

最后，我们需要定义遗传算法的适应度函数。适应度函数将每个个体（即一组路线）映射到一个适应度值上，这个适应度值应该与目标函数相关。在这里，我们定义适应度函数为两个目标函数的加权和，其中两个目标函数分别是总路程和使用的车辆数量。

代码如下：

% 定义问题
customer_locations = [10 20; 20 30; 30 40; 40 50; 50 60];
customer_demands = [5 3 2 4 1];
vehicle_capacity = 10;
depot_location = [0 0];

% 定义遗传算法参数
population_size = 100;
crossover_rate = 0.8;
mutation_rate = 0.1;
max_iterations = 100;

% 定义遗传算法适应度函数
fitness_function = @(routes) [total_distance(routes), num_vehicles(routes)];

% 运行遗传算法
options = gaoptimset('PopulationSize', population_size, 'Generations', max_iterations, 'CrossoverFraction', crossover_rate, 'MutationFcn', {@mutationuniform, mutation_rate}, 'Display', 'iter');
[best_routes, best_fitness] = gamultiobj(fitness_function, length(customer_demands) + 1, [], [], [], [], [], [], options);

% 输出结果
disp('最优路线：');
disp(best_routes);
disp('最优适应度：');
disp(best_fitness);

% 计算总路程
function distance = total_distance(routes)
    distance = 0;
    for i = 1:length(routes)
        route = routes{i};
        for j = 1:length(route)-1
            distance = distance + norm(customer_locations(route(j),:) - customer_locations(route(j+1),:));
        end
    end
end

% 计算使用的车辆数量
function num = num_vehicles(routes)
    num = length(routes);
end

这个代码使用了MATLAB的`gaoptimset`函数来设置遗传算法参数，使用了`gamultiobj`函数来运行遗传算法，并使用了匿名函数来定义适应度函数。

注意，这个代码还使用了两个辅助函数`total_distance`和`num_vehicles`，用于计算总路程和使用的车辆数量。这些函数都比较简单，主要是遍历每个路线并计算距离或车辆数量。

需要注意的是，这个代码只是一个简单的示例，实际应用中可能需要考虑更多的限制条件，例如时间窗口、车辆的服务时间、路线的顺序等等。