本文介绍了如何使用蚁群算法求解配送路径最短问题，该问题涉及寻找一条经过所有配送点的最短路径。文章提供了MATLAB代码实现，并解释了算法的参数设置和迭代过程，强调了信息素和启发式信息在路径选择中的作用。通过调整参数，可以优化算法以适应不同场景。
基于蚁群算法求解配送路径最短问题
蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种启发式算法，灵感来源于观察到蚂蚁在寻找食物时的行为。蚁群算法已经成功应用于各种优化问题，其中包括配送路径的最短问题。在这篇文章中，我们将使用蚁群算法来解决配送路径最短问题，并提供相应的MATLAB代码。
配送路径最短问题是指在给定一组配送点和距离矩阵的情况下，找到一条最短路径，使得每个配送点都被访问且路径总长度最小。蚁群算法模拟了蚂蚁在寻找食物时释放信息素和根据信息素浓度选择路径的行为。以下是使用蚁群算法求解配送路径最短问题的MATLAB代码：
% 参数设置
num_ants = 50; % 蚂蚁数量
num_iterations = 100; % 迭代次数
alpha = 
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