基于蚁群算法求解带时间窗车辆路径规划问题

基于蚁群算法求解带时间窗车辆路径规划问题

蚁群算法（Ant Colony Optimization，简称ACO）是一种启发式优化算法，灵感来源于蚂蚁在寻找食物时的行为。它已经被成功应用于许多组合优化问题，包括车辆路径规划问题。在这篇文章中，我们将使用蚁群算法来解决带时间窗的车辆路径规划问题，并提供相应的MATLAB代码。

车辆路径规划问题是指在给定一组客户点和一辆或多辆车辆的情况下，找到一条最优路径，使得所有客户点都被访问，并且满足每个客户点的时间窗限制。时间窗是指每个客户点的允许到达时间范围。我们的目标是最小化总行驶距离或总行驶时间，同时满足所有客户点的时间窗要求。

以下是使用MATLAB实现带时间窗车辆路径规划问题的基本步骤和代码示例：

1. 初始化问题参数：
   • 客户点的坐标信息
   • 车辆的容量限制
   • 客户点的时间窗限制

num_customers = 10; % 客户点数量
num_vehicles = 2;