物流配送路径优化matlab源代码

以下是一个简单的物流配送路径优化的 MATLAB 代码示例：

% 配送中心和客户端的数量
n = 10;

% 随机生成配送中心和客户端的坐标
locations = rand(n,2) * 100;

% 配送中心和客户端之间的距离矩阵
distances = pdist2(locations,locations);

% 生成一个随机初始路径
path = randperm(n);

% 计算初始路径的总距离
total_distance = 0;
for i = 1:n-1
    total_distance = total_distance + distances(path(i),path(i+1));
end
total_distance = total_distance + distances(path(n),path(1));

% 循环迭代，寻找更优的路径
for iter = 1:1000
    % 随机选择两个顶点
    i = randi(n);
    j = randi(n);
    if i == j
        continue;
    end
    
    % 计算交换这两个顶点后的路径长度
    new_path = path;
    new_path(i) = path(j);
    new_path(j) = path(i);
    new_total_distance = 0;
    for k = 1:n-1
        new_total_distance = new_total_distance + distances(new_path(k),new_path(k+1));
    end
    new_total_distance = new_total_distance + distances(new_path(n),new_path(1));
    
    % 如果新路径更短，则接受它
    if new_total_distance < total_distance
        path = new_path;
        total_distance = new_total_distance;
    end
end

% 绘制最优路径
figure;
hold on;
plot(locations(:,1),locations(:,2),'o','MarkerSize',10,'LineWidth',2,'Color','b');
for i = 1:n-1
    plot(locations(path(i:i+1),1),locations(path(i:i+1),2),'LineWidth',2,'Color','r');
end
plot(locations([path(n),path(1)],1),locations([path(n),path(1)],2),'LineWidth',2,'Color','r');
axis equal;

这段代码使用模拟退火算法来寻找最优路径。它首先随机生成一个初始路径，然后在循环迭代中，随机选择两个顶点，并尝试交换它们的位置，计算新路径的长度。如果新路径更短，则接受它。最终得到最优路径，并绘制出来。请注意，这只是一个简单的示例，实际情况下可能需要更复杂的算法来解决更复杂的问题。