本段代码适用于MATLAB环境，旨在解决车辆路径规划问题。通过算法优化，计算出车辆从起点到终点的最佳行驶路线，适合交通规划与自动驾驶研究。
车辆路径规划的MATLAB代码Intelligent_Algorithm用于解决路径规划和竞争设施选址问题：
一、五个基础算法及其示例：
1. **GA遗传算法**：用来解决分配问题。
- 问题描述：现有10个工人去做10件工作，每个工人完成每项工作所需时间不同。要求每个工人只做一项工作，每项工作只由一个工人完成。怎样指派工人完成工作可以使所用总时间最少？
2. **Tabu禁忌搜索算法**：解决旅行商问题。
- 问题描述：某5个城市中的旅行商问题，使用禁忌搜索算法使得旅行商走过所有城市后回到原点的路径长度最短。
3. **Ants蚁群算法**：
- 问题描述：设有19个客户随机分布于长为10km的正方形区域内。配送中心位于区域中央，其坐标是（0,0）。各客户的坐标及需求量如下表所示，配送中心拥有若干辆载重量为9t的车辆。对每个客户提供服务时都从配送中心出发，在完成所有客户需求后返回到配送中心。现要求以最少数量的车辆和最短总行程来完成货物派送任务，使用蚁群算法求解该VRP问题（Vehicle Routing Problem）。
4. **SA模拟退火算法**：
- 问题描述：n个工作将要指派给n个工人分别完成，问如何安排可以使总的工时最小。
5星
