利用MATLAB进行ACO蚁群优化算法解决VRPTW问题，求解最少用车数量及最短行车距离+附带代码操作演示视频

简介：
本项目运用MATLAB实现蚂蚁群体优化算法（ACO）来高效解决带有时间窗口约束的车辆路径规划问题(VRPTW)，旨在最小化所需车辆数和行驶总里程。提供详尽的源码及操作教学视频，便于学习与应用。 基于MATLAB的ACO蚁群优化算法实现VRPTW问题,以求得最优车辆使用数目及最小化车辆行驶距离为目标。在进行代码操作演示视频运行时，请确保使用的是MATLAB 2021a或更高版本，并且运行文件夹内包含Runme.m主程序，而非直接执行子函数文件。同时需要保证当前工作目录设置正确。 初始化参数如下： - E=c101(1,5); %配送中心时间窗开始时间 - L=c101(1,6); %配送中心时间窗结束时间 - vertexs=c101(:,2:3); %所有点的坐标x和y - customer=vertexs(2:end,:); %顾客坐标 - cusnum=size(customer,1); %顾客数 - v_num=25; %车辆最多使用数目 - demands=c101(2:end,4); %需求量 - a=c101(2:end,5); %顾客时间窗开始时间 - b=c101(2:end,6); %顾客时间窗结束时间 以上为算法所需的基本参数设置，具体操作请参照提供的视频教程进行。