蚁群算法优化带容量车辆路径规划问题（最短路径满载率优化）【Matlab源码分享】

CSDN用户佛怒唐莲上传的视频均附有完整可运行的代码，非常适合初学者使用。主要代码包括主函数main.m和其他辅助函数，支持Matlab 2019b版本。如果程序运行出现问题，请按照提示进行修改，或直接联系博主获取帮助。详细的操作步骤包括将所有文件放入Matlab当前文件夹，打开main.m文件并运行，等待程序完成运行并获取结果。需要更多仿真咨询或其他服务，请私信博主或扫描视频中的QQ名片。

蚁群算法通用的最短路径优化Matlab代码

蚁群算法在求解最短路径问题上展现出良好的性能，特别是在Matlab环境中。这一程序实现不仅效果显著，而且易于理解和应用。

蚁群算法被用来寻找解决最短路径问题的有效方法。这篇文章包含了详细的Matlab程序代码，通过模拟蚁群在路径选择过程中的行为来优化路径的选择。

这种算法在速度和内存使用方面优于其他算法，尤其是在处理大型数据集时表现突出。函数 [成本] = mdijkstra(A,C) 可以根据输入的方阵 A（邻接或成本矩阵）计算出成本矩阵。当 C=1 时，A 是邻接矩阵，其中元素 (i,j)=1 表示顶点 v 和 j 相连，其他为 0；当 C=2 时，A 是成本矩阵，其中元素 (i,j) 表示顶点 i 和 j 之间的成本百分比。开发者为 Bharat Patel，发布日期为 03/28/2009。

随着技术进步，解决带容量的车辆路径规划问题（CVRP）在学术界引起了广泛关注。节约算法CW被应用于此问题的解决中，其在优化路径安排方面展现出了显著的效果。提供了基于Matlab的源码，帮助研究人员深入理解和应用该算法。

CSDN用户佛怒唐莲分享的视频均包含详细可运行的代码，适合初学者使用。1、代码压缩包包含主函数：main.m，以及其他调用函数的m文件，无需其他设置即可直接运行，运行结果图像鲜明。2、适用于Matlab 2019b版本，如出现错误，请根据提示进行修改，如有困难，请私信博主求助。3、运行操作简单，仅需将所有文件放入Matlab当前文件夹，打开main.m文件并运行，等待程序运行完成即可得到结果。4、如需仿真咨询或其他服务，请私信博主或扫描视频中的QQ名片获取更多信息。提供完整的代码、期刊或参考文献的复现，定制Matlab程序，以及科研合作等服务。

利用MATLAB编程，研究并应用蚁群算法优化车辆路径问题，探索其在实际应用中的效果与潜力。

本视频提供完整的 Matlab 源代码，可用于规划机器人栅格地图上的最短路径。代码已通过测试，可确保小白用户也能轻松使用。视频中介绍了详细的运行步骤，并提供了咨询服务，方便用户寻求支持。