本文介绍了使用蚁群算法（ACO）解决带容量车辆路径问题（VRP-C）的方法，并提供了MATLAB源码。VRP-C是一个经典优化问题，目标是找到一组满足车辆容量限制的最优路径，最小化总成本。文章包含MATLAB代码实现，强调了初始化问题数据、迭代求解和更新信息素矩阵的过程。
蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种基于模拟蚂蚁觅食行为的启发式优化算法，常用于解决组合优化问题。在本文中，我们将使用蚁群算法来解决带容量车辆路径问题（Vehicle Routing Problem with Capacity, VRP-C），并提供相应的MATLAB源码。
VRP-C是一个经典的组合优化问题，涉及到在满足车辆容量限制的情况下，找到一组最优的路径，以使所有客户点被访问且总成本最小化。蚁群算法通过模拟蚂蚁在路径上释放信息素和偏好选择路径的行为，来寻找最优解。
以下是基于MATLAB实现的蚁群算法求解VRP-C问题的源码：
% 参数设置
numAnts = 50; % 蚂蚁数量
numIterations = 100; % 迭代次数
alpha = 
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