基于蚁群算法求解带时间窗的车辆路径规划（VRPTW）问题

基于蚁群算法求解带时间窗的车辆路径规划（VRPTW）问题

蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟自然界蚁群觅食行为的启发式优化算法，被广泛应用于求解各种组合优化问题。其中，蚁群算法在解决车辆路径规划问题中表现出色，尤其是带有时间窗口的车辆路径规划（VRPTW）问题。本文将介绍如何利用蚁群算法求解VRPTW问题，并提供相应的MATLAB代码。

VRPTW问题是指在一组客户点之间，有一辆或多辆车辆需要按照一定规则进行配送，并且每个客户点都有特定的时间窗口限制。目标是找到一组车辆路径，使得所有客户点均被访问且满足时间窗口限制，同时最小化总路程或总成本。

以下是使用蚁群算法求解VRPTW问题的MATLAB代码：

% 参数设置
numAnts = 50;                % 蚂蚁数量
numIterations = 100;         % 迭代次数