文章介绍了使用蚁群算法解决外卖配送问题，以优化配送路线并缩短送餐时间。通过MATLAB代码示例展示了算法的实现过程，强调了参数设置和路径选择的重要性，并指出代码需要根据实际问题进行调整。
外卖配送问题的蚁群算法求解（附带MATLAB代码）
蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）是一种模拟蚂蚁寻找食物的行为而提出的一种启发式优化算法。它通过模拟蚂蚁在寻找食物时释放信息素和相互通信的行为，来解决组合优化问题。在外卖配送问题中，蚁群算法可以用于优化配送路线，使得送餐员能够在最短的时间内完成配送任务。
在这篇文章中，我们将介绍如何使用蚁群算法来解决外卖配送问题，并提供相应的MATLAB代码。
首先，我们需要定义问题的具体规模和目标。假设有一家外卖店和一些待配送的订单，我们的目标是找到送餐员的最佳路线，使得送餐员能够在最短的时间内完成所有订单的配送。
接下来，我们将使用MATLAB编写蚁群算法的代码。以下是一个简单的蚁群算法实现示例：
% 参数设置
num_ants = 10; % 蚂蚁数量
num_iterations = 
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