编写一段基于路网数据的最优路径规划MATLAB仿真程序，要求路网数据是shp矢量文件

由于路网数据是shp矢量文件，我们可以使用MATLAB中的Mapping Toolbox来读取和处理这些数据。下面是一个简单的程序示例，用于基于路网数据进行最优路径规划。

首先，我们需要加载路网数据。假设我们的路网数据存储在名为“roads.shp”的文件中，我们可以使用以下代码读取该文件：

roads = shaperead('roads.shp');

这将返回一个结构数组，其中每个元素代表一条道路。

接下来，我们需要确定起点和终点。假设我们的起点和终点分别是(40.7128, -74.0060)和(37.7749, -122.4194)，我们可以使用以下代码创建这些点的地理坐标对象：

start = geopoint(40.7128, -74.0060);
finish = geopoint(37.7749, -122.4194);

现在，我们可以使用Mapping Toolbox中的函数来计算最短路径。我们将使用dijkstra函数，它实现了Dijkstra算法来计算最短路径。以下是使用该函数的示例代码：

% 创建起点和终点的节点
startNode = nearestNeighbor(roads, start);
finishNode = nearestNeighbor(roads, finish);

% 计算最短路径
[shortestPath, totalCost] = dijkstra(roads, startNode, finishNode);

这将返回最短路径的节点列表和总成本（即路径长度）。

最后，我们可以使用以下代码将最短路径可视化：

% 将节点转换为经纬度坐标
lat = [shortestPath.Latitude];
lon = [shortestPath.Longitude];

% 将道路数据绘制在地图上
figure;
ax = usamap('conus');
geoshow(ax, roads);

% 将最短路径绘制在地图上
geoshow(ax, lat, lon, 'Color', 'red', 'LineWidth', 2);

% 添加起点和终点
geoshow(ax, start.Latitude, start.Longitude, 'DisplayType', 'point', 'Marker', 'o', 'MarkerSize', 10, 'MarkerFaceColor', 'green');
geoshow(ax, finish.Latitude, finish.Longitude, 'DisplayType', 'point', 'Marker', 'o', 'MarkerSize', 10, 'MarkerFaceColor', 'red');

这将在一个地图窗口中显示路网数据和最短路径，同时还会显示起点和终点。