SDVRPTW的模拟退火算法matlab源码

SDVRPTW（Stochastic Dynamic Vehicle Routing Problem with Time Windows）是一种动态车辆路径规划问题，其中车辆需要在给定时间窗口内完成一系列客户的配送任务。模拟退火算法是一种常用的优化算法，可以用于解决SDVRPTW问题。

以下是一个基于Matlab的SDVRPTW模拟退火算法的简单实现示例：

% SDVRPTW模拟退火算法的Matlab源码示例

% 初始化参数
T0 = 100; % 初始温度
Tf = 0.1; % 终止温度
alpha = 0.95; % 降温系数
max_iter = 1000; % 最大迭代次数

% 初始化解
best_solution = []; % 最优解
best_cost = Inf; % 最优解的成本

% 主循环
T = T0; % 当前温度
iter = 0; % 当前迭代次数
while T > Tf && iter < max_iter
    % 生成新解
    new_solution = generate_new_solution(); % 根据当前解生成新解
    
    % 计算新解的成本
    new_cost = calculate_cost(new_solution); % 根据新解计算成本
    
    % 判断是否接受新解
    if new_cost < best_cost || exp((best_cost - new_cost) / T) > rand()
        best_solution = new_solution;
        best_cost = new_cost;
    end
    
    % 降温
    T = alpha * T;
    
    % 更新迭代次数
    iter = iter + 1;
end

% 输出最优解
disp('最优解：');
disp(best_solution);
disp('最优解的成本：');
disp(best_cost);

% 生成新解的函数
function new_solution = generate_new_solution()
    % 根据当前解生成新解的逻辑
    % ...
end

% 计算成本的函数
function cost = calculate_cost(solution)
    % 根据解计算成本的逻辑
    % ...
end

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体问题进行适当的修改和扩展。另外，SDVRPTW问题的具体实现可能会涉及更多的细节和约束条件，需要根据具体情况进行调整。