如何使用MATLAB中的禁忌搜索算法来解决车辆路径问题？请提供一个简化的示例代码和运行步骤。

为了解决车辆路径问题（VRP），禁忌搜索算法是一种流行的优化技术，可以有效地找到近似最优解。《MATLAB实现禁忌搜索算法求解车辆路径问题》这份资源提供了详细的程序实现和使用说明，能够帮助你快速上手并应用这一算法。

参考资源链接：[MATLAB实现禁忌搜索算法求解车辆路径问题](https://wenku.csdn.net/doc/iumoyz9w06?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，禁忌搜索算法的基本思想是通过迭代寻找解决方案，并利用禁忌表避免陷入局部最优解。在MATLAB中实现该算法，你需要定义初始解、邻域结构、禁忌表长度、候选解选择机制等关键参数。

以下是一个简化的示例代码，展示了如何使用MATLAB进行禁忌搜索算法的基础框架：

% 假设已经有数据初始化，例如距离矩阵distanceMatrix
% 初始化参数
maxIter = 1000; % 最大迭代次数
tabuListLength = 10; % 禁忌表长度
bestSolution = zeros(1, numVehicles); % 初始化最佳路径
bestCost = inf; % 初始化最佳成本为无穷大

% 随机生成初始解
currentSolution = generateInitialSolution(numCustomers, numVehicles);

% 迭代寻找最优解
for iter = 1:maxIter
    % 生成当前解的邻域
    neighborhood = generateNeighborhood(currentSolution);
    
    % 选择邻域中的最优解，跳过禁忌解
    bestNeighbor = selectBestNonTabuSolution(neighborhood, tabuList);
    
    % 更新禁忌表和当前解
    updateTabuList(tabuList, bestNeighbor);
    currentSolution = bestNeighbor;
    
    % 更新最佳解
    currentCost = calculateCost(currentSolution, distanceMatrix);
    if currentCost < bestCost
        bestCost = currentCost;
        bestSolution = currentSolution;
    end
end

% 输出最佳路径和成本
disp('最佳路径:');
disp(bestSolution);
disp('最低成本:');
disp(bestCost);

% 注意：上述代码是一个框架，具体实现需要用户根据问题定义数据和算法细节。

在使用示例代码之前，请确保你已经熟悉MATLAB编程，并根据实际情况调整算法参数。运行程序后，你将得到一个近似的最优路径和对应的最小成本。

为了更深入理解禁忌搜索算法以及如何在MATLAB中实现它，请参阅《MATLAB实现禁忌搜索算法求解车辆路径问题》资源，它不仅包含源代码，还有完整的使用说明文档，将帮助你全面掌握整个过程。

参考资源链接：[MATLAB实现禁忌搜索算法求解车辆路径问题](https://wenku.csdn.net/doc/iumoyz9w06?spm=1055.2569.3001.10343)