写一个matlab求单配送中心多客户多车辆配送路径规划的代码

好的，以下是一个MATLAB求解单配送中心多客户多车辆配送路径规划的代码示例：

%% 定义数据
n = 20; % 客户数量
m = 5; % 车辆数量
q = 10; % 每个客户需求量
Q = 50; % 车辆容量
loc = 10*rand(n,2); % 客户坐标位置
dist = zeros(n+1,n+1); % 距离矩阵
for i = 1:n+1
    for j = 1:n+1
        dist(i,j) = norm(loc(i,:)-loc(j,:)); % 计算距离
    end
end

%% 定义目标函数和约束条件
f = @(x) sum(dist(x(1:m),x(m+1:2*m))); % 目标函数：最小化总行驶距离
Aeq = zeros(n,m*n+n); % 等式约束条件：每个客户只被访问一次
beq = ones(n,1);
for i = 1:n
    Aeq(i,(i-1)*m+1:i*m) = 1;
    Aeq(i,m*n+i) = -1;
end
A = zeros(n*m,n+m*n); % 不等式约束条件：车辆容量限制
b = zeros(n*m,1);
for i = 1:m
    A((i-1)*n+1:i*n,(i-1)*n+m+i) = q;
    A((i-1)*n+1:i*n,m*n+i) = -1;
    b((i-1)*n+1:i*n) = -Q;
end
lb = [ones(1,m),zeros(1,n*m+n)]; % 下限
ub = [n*ones(1,m),ones(1,n*m),n]; % 上限

%% 求解问题
options = optimoptions('ga','PopulationSize',100,'MaxGenerations',500); % 遗传算法参数
[x,fval] = ga(f,n+m*n+n,A,b,Aeq,beq,lb,ub,[],options); % 求解问题

%% 可视化结果
figure;
for i = 1:m
    route = x((i-1)*n+1:i*n);
    route(route==0) = [];
    route = [1,route,n+1];
    plot(loc(route,1),loc(route,2),'-o');
    hold on;
end
plot(loc(:,1),loc(:,2),'x');
title(sprintf('Total distance: %.2f',fval));

代码中使用了遗传算法求解问题，您也可以使用其他优化算法。代码中还定义了目标函数和约束条件，其中目标函数是最小化总行驶距离，等式约束条件是每个客户只被访问一次，不等式约束条件是车辆容量限制。最后使用MATLAB自带的绘图函数将结果可视化。