本项目提供多种智能算法（遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索算法和模拟退火算法）的Matlab实现，用于解决车辆路径规划中的复杂优化问题。
车辆路径规划的MATLAB代码Intelligent_Algorithm用于解决路径规划与竞争设施选址问题
一、五个基础算法及其示例：
1. **GA遗传算法**：解决分配问题。
- 问题描述：现有10名工人需要完成10项不同的工作，每位工人的工作效率不同。目标是找到一种指派方案，使得所有任务的总耗时最少。
2. **Tabu搜索算法**：用于求解旅行商问题（TSP）。
- 问题描述：假设一个旅行商需访问5个城市的每一个城市一次后返回起点，使用禁忌搜索法寻找最短路径。
3. **Ants蚁群算法**：
- 应用场景：车辆路线规划问题（VRP）。设定有19名客户随机分布在边长为10km的正方形区域内。配送中心位于区域中央位置(坐标: (0, 0))，拥有若干载重上限为9吨的货车。
- 客户需求及分布信息如下表所示：
| 客户编号 | 坐标(x,y) | 需求量（t） |
| --------| -----------| ----------|
(此处省略具体数据)
- 目标：以最小的车辆数量和总行驶距离完成货物配送任务。
4. **SA模拟退火算法**：
- 问题描述：给定n个工人与同样数目工作的分配，如何安排能够使总的耗时最少。
5星
