本研究结合K-Means与蚁群算法，提出一种新颖的方法来解决容量约束车辆路径规划(CVRP)问题，并提供了详细的Matlab实现代码。
算法分为两个阶段：
**阶段1：改进K-Means聚类**
步骤 1：根据需求量总和与车辆载重量的比值确定聚类数量；
步骤2：随机选择几个需求点坐标，作为各聚类中心的初始值，并设置每个簇的最大容量为车辆载重；
步骤3：将所有需求点按照需求量由大至小排序，依次分配给相应的簇。具体流程如下：
- 计算每个需求点与各个聚类簇的距离；
- 将该需求点分配到距离最近的且剩余容量满足条件的聚类中心中；
- 若不满足，则将其分配到次优选择的目标，并重复上述步骤直到找到合适的聚类或完成所有可能的选择；
步骤4：当所有需求点被合理地分配后，重新计算各簇的新重心坐标并更新这些聚类中心的位置信息；
步骤5：比较新旧聚类中心的差异是否超过设定阈值。如果超出了，则返回到步骤2继续执行该流程直到满足条件为止。
**阶段2：配送路径规划**
在经过改进K-Means算法处理后，每个簇内的需求点总量都小于车辆载重限制，可以单独用一辆车来完成这些任务，从而将CVRP问题转化为多个MTSP子问题。接下来使用蚁群算法或其它经典启发式方法分别优化各个聚类中心的配送路径。
5星
