C++代码2-多目标算法求解车辆路径规划
为了解决车辆路径规划问题，我们需要在同一模型中同时考虑多个目标，其中一个目标是降低运营总成本，而另一个目标是降低总的碳排放量。使用组合算法，包括人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）、模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）、以及多目标优化算法MODAD（Multi-Objective Differential Algorithm for Decision-making）来求解此问题。
问题分析：
- 目标1：降低运营总成本：这是一个经典的优化目标，通常考虑每辆车的运营成本（如燃料、维修等）以及路径规划时的总行驶距离。
- 目标2：降低碳排放量：如果是电动车，则考虑电池消耗；如果是燃油车，则考虑燃料消耗对碳排放的影响。
方法框架：
- 人工蜂群算法（ABC）：模拟蜜蜂觅食的行为，寻找局部最优解，用于搜索空间的探索。
- 模拟退火算法（