写一个定义用遗传算法ga求单配送中心多客户多车辆配送路径规划的代码，用matlab

下面是一个简单的定义单配送中心多客户多车辆路径规划问题的Matlab示例代码，使用了遗传算法（GA）来优化路径：

% 客户坐标
locations = [0 0; 1 1; 2 2; 3 3; 4 4; 5 5; 6 6; 7 7];

% 车辆数目
num_vehicles = 2;

% 客户总数
num_locations = size(locations, 1);

% 初始路径
initial_routes = cell(1, num_vehicles);
for i = 1:num_vehicles
    initial_routes{i} = [1, randperm(num_locations-2)+1, 1];
end

% 代价函数
cost_func = @(routes) total_distance(routes, locations);

% 遗传算法参数
ga_options = optimoptions('ga', 'PopulationSize', 100, ...
                          'MaxGenerations', 100, 'Display', 'off');

% 优化
[optimized_routes, optimized_cost] = ga(cost_func, num_locations*num_vehicles, ...
    [], [], [], [], 1, num_locations*num_vehicles, [], ga_options);

% 结果
disp(optimized_routes);
disp(optimized_cost);

% 计算总距离
function total_dist = total_distance(routes, locations)
    total_dist = 0;
    num_vehicles = size(routes, 2);
    for i = 1:num_vehicles
        route = routes{i};
        for j = 2:length(route)
            dist = norm(locations(route(j),:) - locations(route(j-1),:));
            total_dist = total_dist + dist;
        end
    end
end

该示例代码中，我们首先定义了客户坐标和车辆数目，然后生成了初始路径。接下来定义了代价函数，即计算路径总距离的函数。然后指定了遗传算法的参数，并调用`ga`函数进行优化。最终输出优化后的路径和总距离。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中需要考虑更多因素，例如车辆容量、时间窗口等等。因此，您可能需要修改或扩展这个代码来适应您的具体需求。