请用2016a版本的matlab生成一个基于蚁群算法的有10个节点一个配送中心的车辆路径规划问题模型

好的，以下是一个基于蚁群算法的有10个节点一个配送中心的车辆路径规划问题模型的MATLAB代码：

clc;
clear;
close all;

% 蚁群算法参数
ant_num = 50; % 蚂蚁数量
iter_num = 200; % 迭代次数
alpha = 1; % 信息素重要程度因子
beta = 2; % 启发式因子
rho = 0.1; % 信息素挥发因子
Q = 1; % 信息素强度常数
distance = []; % 距离矩阵
pheromone = []; % 信息素矩阵

% 地图信息
node_num = 11; % 节点数量（包括起点、终点）
depot = 1; % 配送中心节点编号
nodes = [0 0; 10 0; 0 10; 4 4; 10 10; 6 6; 5 5; 2 8; 9 2; 7 7; 3 3]; % 节点坐标

% 计算距离矩阵
for i = 1:node_num
    for j = 1:node_num
        distance(i, j) = pdist2(nodes(i, :), nodes(j, :), 'euclidean');
    end
end

% 初始化信息素矩阵
pheromone = ones(node_num, node_num);

% 开始迭代
best_distance = Inf; % 最短路径长度
best_solution = []; % 最短路径
for iter = 1:iter_num
    % 初始化蚁群
    ant_pos = depot * ones(ant_num, 1); % 蚂蚁位置
    ant_visited = zeros(ant_num, node_num); % 蚂蚁访问记录
    ant_visited(:, depot) = 1; % 配送中心已访问
    ant_distance = zeros(ant_num, 1); % 蚂蚁路径长度
    
    % 开始搜索
    for step = 1:node_num-2
        % 计算蚂蚁选择下一个节点的概率
        prob = zeros(ant_num, node_num);
        for i = 1:ant_num
            cur_node = ant_pos(i);
            unvisited_nodes = find(~ant_visited(i, :));
            numerator = (pheromone(cur_node, unvisited_nodes).^alpha) .* (1./distance(cur_node, unvisited_nodes).^beta);
            denominator = sum(numerator);
            prob(i, unvisited_nodes) = numerator / denominator;
        end
        
        % 蚂蚁选择下一个节点
        next_node = zeros(ant_num, 1);
        for i = 1:ant_num
            unvisited_nodes = find(~ant_visited(i, :));
            if isempty(unvisited_nodes)
                continue;
            end
            [~, idx] = max(prob(i, unvisited_nodes));
            next_node(i) = unvisited_nodes(idx);
        end
        
        % 更新蚂蚁位置和路径长度
        for i = 1:ant_num
            ant_pos(i) = next_node(i);
            ant_visited(i, next_node(i)) = 1;
            ant_distance(i) = ant_distance(i) + distance(ant_pos(i), next_node(i));
        end
    end
    
    % 回到配送中心
    for i = 1:ant_num
        ant_distance(i) = ant_distance(i) + distance(ant_pos(i), depot);
    end
    
    % 更新最短路径
    [min_distance, min_idx] = min(ant_distance);
    if min_distance < best_distance
        best_distance = min_distance;
        best_solution = ant_pos(min_idx:end);
    end
    
    % 更新信息素矩阵
    delta_pheromone = zeros(node_num, node_num);
    for i = 1:ant_num
        for j = 1:node_num-1
            delta_pheromone(ant_pos(i), ant_pos(i+1)) = delta_pheromone(ant_pos(i), ant_pos(i+1)) + Q / ant_distance(i);
        end
    end
    pheromone = (1 - rho) * pheromone + delta_pheromone;
end

% 输出结果
disp(['最短路径长度：', num2str(best_distance)]);
disp(['最短路径：', mat2str(best_solution)]);

这段代码实现了一个有10个节点一个配送中心的车辆路径规划问题模型，其中使用了蚁群算法进行路径规划。代码中定义了蚂蚁数量、迭代次数、信息素重要程度因子、启发式因子、信息素挥发因子、信息素强度常数等参数，并根据这些参数计算了距离矩阵和信息素矩阵。在迭代过程中，每个蚂蚁根据当前位置和信息素矩阵选择下一个节点，然后更新位置和路径长度。最后根据蚂蚁的路径更新信息素矩阵，以便下一次迭代使用。最终输出最短路径长度和最短路径。