请帮我生成基于matlab禁忌搜索算法的三维装箱问题

好的，以下是基于MATLAB的禁忌搜索算法的三维装箱问题的代码。

clc;
clear;
close all;

% 初始化参数
n = 20; % 物品数量
c = randi([1,10],1,n); % 物品体积
W = 100; % 箱子容量
M = 100; % 禁忌列表长度
T = 100; % 迭代次数
T0 = 100; % 初始温度
alpha = 0.99; % 降温系数
TabuList = zeros(1,M); % 禁忌列表
bestSolution = inf; % 最优解
bestX = []; % 最优解对应的箱子分配方案

% 初始化种群
x = zeros(1,n); % 箱子分配方案
for i = 1:n
    x(i) = randi([1,ceil(c(i)/W)],1);
end

% 进行禁忌搜索
for t = 1:T
    % 计算当前解的适应度函数值
    f1 = sum(x) + length(unique(x))*10;
    % 生成新解
    while true
        % 随机选择两个物品进行交换
        i = randi(n,1);
        j = randi(n,1);
        while i == j
            j = randi(n,1);
        end
        % 交换两个物品的箱子分配方案
        x_new = x;
        x_new(i) = x(j);
        x_new(j) = x(i);
        % 检查是否违反约束条件
        if sum(x_new.*c) <= W*max(x_new) && sum(x_new.*c) >= W
            break;
        end
    end
    % 计算新解的适应度函数值
    f2 = sum(x_new) + length(unique(x_new))*10;
    % 计算适应度函数值的差值
    delta_f = f2 - f1;
    % 判断是否接受新解
    if delta_f < 0 || exp(-delta_f/T0) > rand(1)
        % 更新当前解
        x = x_new;
        % 更新最优解
        if sum(x.*c) < bestSolution
            bestSolution = sum(x.*c);
            bestX = x;
        end
        % 更新禁忌列表
        TabuList(mod(i+j,M)+1) = t + randi([5,10],1);
    end
    % 降温
    T0 = alpha*T0;
end

% 输出结果
disp(['最优解为：',num2str(bestSolution)]);
disp(['最优解对应的箱子分配方案为：',num2str(bestX)]);

这段代码实现了一个基于MATLAB的禁忌搜索算法，用于解决三维装箱问题。其中，`n`为物品数量，`c`为物品体积，`W`为箱子容量，`M`为禁忌列表长度，`T`为迭代次数，`T0`为初始温度，`alpha`为降温系数，`TabuList`为禁忌列表，`bestSolution`为最优解，`bestX`为最优解对应的箱子分配方案。在代码中，首先初始化种群，然后进行禁忌搜索，得到最优解和最优解对应的箱子分配方案。最后，输出结果。