基于AFO、PSO和GA算法求解不确定多式联运路径优化问题
在物流领域中，路径规划是一个非常重要的问题。由于客户需求和路况等因素的不确定性，路径规划问题变得更加复杂。为了解决这个问题，可以使用帝企鹅AFO、粒子群PSO和遗传GA算法。
这篇文章将介绍如何使用这些算法来解决不确定多式联运路径优化问题，并提供相应的Matlab代码。
- 问题描述
我们假设有N个城市需要连接，每个城市需要指定出发时间、到达时间和运输工具。同时，我们也需要考虑路程长度以及货物成本等问题。因此，我们需要优化一条路径，使得总路径成本最小且满足各类限制条件（例如运输工具数量、时间窗口等）。
- AFO算法
AFO算法是一种优化算法，其灵感来自于大熊猫的觅食行为。该算法能够优化目标函数，并在搜索过程中进行局部和全局搜索。在我们的案例中，我们将使用AFO算法来优化整个路径。
以下是使用AFO算法的Matlab代码：
function [best_path, min_cost] = AFO_algorithm(...