如何将上述要求结合第一个代码利用matlab继续写下去，要求用蚁群算法

将需求点最早服务限制、需求点时间限制和服务时间结合到路线规划算法中，可以使用蚁群算法进行优化。以下是一个可能的实现方法：

1. 定义一个包含所有顾客的向量customer，以及每个顾客的需求量向量demands、最早服务时间向量early_start、最晚服务时间向量due_time和服务时间向量service_time。这些向量可以从数据集中读取并存储。

2. 初始化蚂蚁的位置为仓库，每个蚂蚁维护一个已经访问的顾客集合visited。

3. 对于每个蚂蚁，使用轮盘赌选择下一个要访问的顾客。选择时考虑当前位置和未访问过的顾客的信息素浓度，以及需求点最早服务限制、需求点时间限制和服务时间的限制。对于不能在规定时间内服务的顾客，不进行选择。

4. 访问一个顾客后，更新蚂蚁的位置和visited集合，更新信息素浓度。

5. 当所有蚂蚁都完成了一次迭代后，更新信息素浓度。使用最优路径更新信息素浓度，并将路径中经过的边的信息素浓度增加一个常数。

6. 重复步骤3到步骤5，直到满足终止条件（如达到最大迭代次数或信息素浓度的变化小于某个阈值）。

7. 输出最优路径。

注意，以上只是一个简单的蚁群算法实现，实际应用中可能需要进行更多的优化和改进，以达到更好的效果。此外，蚁群算法也有一些缺点，如可能会陷入局部最优解等，需要根据具体情况进行权衡和选择。