快递运输优化问题matlab代码

在MATLAB中，快递运输优化问题通常涉及旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）或类似的问题，比如车辆路线问题（Vehicle Routing Problem, VRP）。这类问题是经典的组合优化问题，目标是找到最有效的货物配送路径，以最小化总距离、时间或其他成本。

以下是解决TSP的一个简单示例，使用MATLAB的遗传算法（Genetic Algorithm, GA）作为搜索方法：

% 导入所需工具箱
addpath('ga')

% 定义城市坐标（假设是一个二维矩阵）
cities = ...; % 根据实际数据填充

% 初始化GA参数
options = gaoptimset('PopulationSize', 100, 'Generations', 500);

% 求解函数 - 计算两座城市的欧氏距离
distance_matrix = pdist(cities);
fitnessFcn = @(routes) sum(distance_matrix(routes));

% 使用GA求解
[route, ~] = ga(fitnessFcn, length(cities), [], [], [], options);

% 结果处理
route = route.';
disp("Optimal Route: " + route)

在这个例子中，`pdist`函数计算了城市之间的距离矩阵，`fitnessFcn`函数评估每条路径的总长度作为适应度值。`ga`函数则执行遗传算法来寻找最优解决方案。