本文介绍了如何应用蚁群算法解决带时间窗车辆路径问题（VRPTW），并提供了MATLAB代码示例。在VRPTW中，每个客户有允许服务的时间窗口，目标是最小化车辆总行驶距离或时间。代码示例包括参数设置、距离矩阵初始化、迭代过程及信息素更新。此解决方案为理解和改进蚁群算法提供了基础。
基于蚁群算法求解带时间窗车辆路径问题
蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式算法。它在解决组合优化问题方面表现出色，并且被广泛应用于解决车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）及其各种变体。本文将介绍如何使用蚁群算法解决带时间窗车辆路径问题，并提供相应的MATLAB代码。
带时间窗车辆路径问题（VRP with Time Windows, VRPTW）是一种常见的VRP变体，其中每个客户有一个时间窗，表示该客户允许被服务的时间范围。目标是在满足所有客户需求的同时，最小化车辆的总行驶距离或总行驶时间。
以下是使用蚁群算法求解VRPTW的MATLAB代码示例：
% 参数设置
numAnts = 20; % 蚂蚁数量
numIterations = 100
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