摘要：
模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)是一种用于解决优化问题的启发式搜索算法，尤其在求解组合优化问题上有着广泛的应用。其中，车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP)是物流与供应链中的核心问题，涉及到如何有效地为多个客户分配和调度车辆以最小化总运输成本。在这篇文章中，我们将探讨如何使用MATLAB来实现模拟退火算法，以求解VRP问题，并提供完整的代码示例供读者参考。
1. 背景介绍：
1.1 模拟退火算法简介
模拟退火算法是受到固态物理学中退火过程的启发而来。在物理学中，一个物体被加热到高温后，然后缓慢冷却。随着温度的降低，物体的内部能量会逐渐减少，最终达到一个最低能量状态。模拟退火算法借鉴了这一原理，通过模拟这个退火过程来寻找函数的全局最小值。
1.2 车辆路径问题简介
车辆路径问题是一个经典的组合优化问题，旨在找到为满足所有客户需求的最低成本的车辆调度方案。具体来说，给定一个中央仓库和多个客户点，每个客户有一个需求量，目标是确定哪些车辆应该访问哪些客户，并按照什么顺序，以最小化总的行驶距离或时间。
2. 模拟退火算法的基本步骤：
2.1 初始化
首先，我们需要定义一个初始解和初始温度。此外，还需要设置温度降低的速度和每个温度下的迭代次数。
% 初始化参数
ini