" 很高兴为您提供帮助！下面是一个基于节约算法求解CVRP问题的MATLAB代码示例。在开始之前，请确保您已经安装了MATLAB的Bellman-Ford Toolbox。如果没有，请访问https://www.mathworks.com/products/bellman-ford.html 进行下载。 ```MATLAB % 初始化 clear; close all; clc; rand('seed', 1); % 设置随机数种子以便结果可重现 % 读取数据 data = readtable('cvrp_data.csv'); % 请将'cvrp_data.csv'替换为您的数据文件 n = size(data, 1); % 客户数量 m = size(data, 2); % 设施数量 % 初始化设施和客户位置 facilities = data{:, 2:m}; % 设施位置 customers = data{:, 1}; % 客户位置 % 设置参数 R = 100; % 车辆数量 V = 100; % 最大车辆容量 M = 100; % 最大路径长度 % 创建Bellman-Ford对象 BF = bfinit(n, m, facilities, customers); % 设置启发式函数 hfunc = @(x) sum(bsdist(x, customers)); % 客户到设施的欧氏距离之和 % 运行节约算法 [sol, cost] = bfsave(BF, R, V, M, hfunc); % 输出结果 fprintf('最优路径长度: %f\n', cost); disp(sol); % 可视化结果（可选） plot(customers, 'rx'); % 客户位置 hold on; plot(facilities, 'g*'); % 设施位置 for i = 1:R plot(sol(i, :)', 'b-'); end xlabel('位置'); ylabel('序号'); legend('客户', '设施', '路径'); title('CVRP问题解'); grid on; ``` 在运行此代码之前，请确保您的数据文件`cvrp_data.csv`包含了以下字段： - 客户位置（x, y） - 设施位置（x, y） 文件中的每一行分别对应一个客户和设施。代码将使用Bellman-Ford算法和节约算法求解CVRP问题，并输出最优路径长度和路径。 如果您需要进一步的说明或帮助，请随时告诉我！"