本文介绍了如何使用MATLAB的蚁群算法解决带时间窗口的车辆路径规划问题。该算法考虑了顾客服务时间窗口限制，通过优化路径减少行驶距离或时间，提高效率并降低成本。详细代码展示了算法的实现过程，包括参数初始化、距离矩阵计算、路径构建及信息素更新等关键步骤。
蚁群算法是一种模拟蚁群觅食行为的启发式优化算法，被广泛应用于解决各种组合优化问题，包括车辆路径规划问题。在本文中，我们将使用MATLAB编写蚁群算法来解决带时间窗口的车辆路径规划问题。
车辆路径规划问题是指在给定一组顾客需求和一组车辆的情况下，找到一条最优路径，使得满足所有顾客需求的同时，最小化车辆的行驶距离或时间。带时间窗口的车辆路径规划问题进一步要求在满足顾客需求的同时，考虑每个顾客的服务时间窗口，即指定了每个顾客允许服务的开始和结束时间。
下面是使用MATLAB实现蚁群算法解决带时间窗口的车辆路径规划问题的源代码：
% 初始化参数
num_ants = 50; % 蚂蚁数量
num_iterations = 100; % 迭代次数
alpha 
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