动态需求车辆路径（车辆路径问题）

求做动态需求车辆路径的代码，考虑新客户的出现以及老客户需求的变动

这个需要考虑是路径优先还是公平优先，可以用启发式的算法。也可以用队列

该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
动态需求车辆路径问题是指在一个区域内有多个客户，需要从一个中心点（例如仓库）开始，派车辆逐一服务客户，使得所有客户的需求都得到满足，并且最小化车辆的行驶距离或行驶时间。

对于动态需求车辆路径问题，常见的解法包括模拟退火算法和贪心算法。下面分别给出两种算法的基本思路和示例代码：

1.模拟退火算法
模拟退火算法是一种基于概率的全局优化算法，适用于复杂问题的求解。其基本思路是从一个初始解出发，通过随机扰动和接受不太优的解的方式，逐渐接近全局最优解。

在动态需求车辆路径问题中，模拟退火算法可以分为以下几个步骤：

（1）随机生成一个初始解：从中心点出发，依次服务客户，生成一条车辆路径。

（2）随机扰动解：对当前解进行扰动，例如随机选择两个客户交换位置，重新生成车辆路径。

（3）接受新解：根据一定的概率接受新解，如果新解比当前解更优，则直接接受；否则以一定的概率接受新解，以避免局部最优解。

（4）重复步骤（2）和（3）直到收敛。

以下是一个基于模拟退火算法求解动态需求车辆路径问题的示例代码：

% 客户坐标
x = [10, 20, 30, 40, 50, 60];
y = [10, 20, 30, 40, 50, 60];

% 客户需求
demand = [1, 2, 3, 4, 5, 6];

% 中心点坐标
cx = 0;
cy = 0;

% 车辆容量
capacity = 10;

% 初始温度和终止温度
T0 = 100;
T = 1;

% 冷却率
alpha = 0.99;

% 迭代次数
iter_max = 1000;

% 初始解
route = [1:length(x)];
route = [route, 1];
best_route = route;
best_dist = get_distance(route, x, y);

% 迭代求解
for i = 1:iter_max
    % 扰动解
    new_route = perturb(best_route);

    % 计算扰动解的距离
    new_dist = get_distance(new_route, x, y);

    % 计算接受新解的概率
    P = exp((best_dist - new_dist) / T);

    % 接受新解
    if P > rand()
        best_route = new_route;
        best_dist;
end