C++代码3-多目标布谷鸟算法求解车辆路径规划算法

为了求解电商物流配送中的车辆路径规划问题，考虑多个目标（降低运营总成本、降低碳排放量、降低消费者的不满意程度），可以采用布谷鸟算法（Cuckoo Search, CS）、**模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）和多目标优化算法（MODAD）**的组合进行求解。

问题定义：

在电商物流配送问题中，目标是为每个客户分配配送任务，并规划车辆的路径，使得以下三个目标得到优化：

1. 运营总成本：包括燃料成本、维护成本等。
2. 碳排放量：考虑电动车的电量消耗与燃油车的油量消耗及相应的碳排放。
3. 消费者的不满意程度：基于交货时间的延迟，消费者对延迟的敏感程度不同。

方法框架：

1. 布谷鸟算法（Cuckoo Search, CS）：一种启发式的全局优化算法，通过模拟布谷鸟寄生行为来进行全局搜索，主要用于探索最优解空间。
2. 模拟退火算法（SA）：通过模拟退火过程，避免局部最优解&