MATLAB采用蚁群算法解决VRPTW规划问题
VRPTW（带时间窗的车辆路径问题）这玩意儿在实际物流场景里能把人逼疯——既要控制成本又得满
足客户时间要求。今天咱们用MATLAB整点有意思的，试试用蚁群算法来干这个活。
先来点直观的算法设定：假设我们有10个客户点，3辆货车。每只蚂蚁要构建满足容量和时间窗约束
的路径。关键参数直接扔代码里：
```matlab
num_ants = 30; % 蚂蚁数量
max_iter = 100; % 迭代次数
alpha = 1; % 信息素重要程度
beta = 2; % 启发因子重要程度
rho = 0.1; % 信息素挥发系数
Q = 100; % 信息素强度
```
重点看路径生成部分。每只蚂蚁从仓库出发，用轮盘赌选择下一个节点。这里有个骚操作——把时间
窗违反量转化为惩罚成本：
```matlab
function path = generate_path(ant)
current_node = depot;
remaining_capacity = vehicle_capacity;
path = {[]};
while ~all_visited()
feasible_nodes = find(... % 筛选未访问、容量足够、时间窗允许的节点
(demands <= remaining_capacity) & ...
(current_time + travel_time <= time_windows(:,2)));
if isempty(feasible_nodes)
% 返回仓库并换新车
path{end}(end+1) = depot;
path{end+1} = [];
remaining_capacity = vehicle_capacity;
