车辆路径优化的MATLAB代码：运用遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索算法及模拟退火算法
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简介：
本资源提供四种智能优化算法（遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索算法及模拟退火算法）在MATLAB中的实现，专注于解决复杂的车辆路径问题。
在MATLAB环境中使用Intelligent_Algorithm解决路径规划与竞争设施选址问题包含五个基础算法及其示例：
1. **GA遗传算法**：用于解决分配问题。
- 问题描述：有十个工人需要完成十项工作，每位工人的工作效率不同（即完成每项工作的所需时间各异）。目标是确保每个任务仅由一名工人负责，并且每位工人只承担一项任务。请问如何合理安排使得所有工作任务的总耗时最少？
2. **Tabu禁忌搜索算法**：用于解决旅行商问题。
- 问题描述：给定五个城市，存在一个旅行销售员需要访问这些城市的每一个并最终返回起点的问题。目标是利用禁忌搜索方法找到一条最短路径覆盖所有的城市。
3. **Ants蚁群算法**：
- 问题描述：假设在一个边长为10km的正方形区域内随机分布着19位客户，配送中心位于区域中央（坐标(0,0)）。各客户的详细位置及需求量如下表所示。载重能力为9吨的车辆从配送中心出发为客户服务后返回到原点。目标是通过蚁群算法求解最小化所需的车辆数量和总行驶距离。
4. **SA模拟退火算法**：
- 问题描述：有n个工人需要完成同样数量的工作任务，如何安排工作分配使总的工时消耗最少？
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