C++算法代码-植物生长算法求解多目标车辆路径规划问题
为了求解电商物流配送中的车辆路径规划问题，并同时优化多个目标（降低运营总成本、降低碳排放量、降低消费者的不满意程度），我们可以设计一个结合植物生长算法（Plant Growth Algorithm, PGA）、**模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）和多目标优化算法（MODAD）**的组合方法。
问题背景：
在电商物流配送中，我们希望优化车辆路径规划，使得配送过程满足以下目标：
- 运营总成本：包括燃料、电池消耗费用、维修费用等。
- 碳排放量：考虑不同类型的车辆（电动车、燃油车）的碳排放。
- 消费者不满意程度：主要由交货时间延迟等因素引起，消费者对于延迟的容忍度不同。
解决思路：
- 植物生长算法（PGA）：通过模拟植物的生长过程来进行全局搜索，它可以有效地探索较大空间，找到全局最优解。
- 模拟退火算法（SA）：模拟物理退火过程，具有避免陷入局部