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以下内容均为 Demo / 示例数据，用于学习流程演示，不是真实获奖论文。
沿海城市背景下的优化题：用 aco / tsp 完成「快递末端路径蚁群求解」，重点练该题型的标准写法。
示例背景：围绕「快递末端路径蚁群求解」在沿海城市收集示意数据。先判断输出是排名、预测值还是方案，再进入模型。数据均为 Demo，不能当作真实赛题或获奖论文。
问题是什么？
把「快递末端路径蚁群求解」写成决策变量、目标函数和约束。
使用什么模型？
aco
为什么使用这个模型？
优化题先写清选不选、运多少、走哪条，再谈求解器。
核心公式是什么？
min / max f(x) s.t. 资源、逻辑与非负约束
得到了什么结果？
示例把关键约束写成线性或 0-1 形式，便于求解。
问题是什么？
在沿海城市的示意数据下求解，并翻译成可执行方案。
使用什么模型？
aco
为什么使用这个模型？
评委要的是方案表，不是只报一个最优值。
核心公式是什么？
记录目标值、松弛变量或影子价格
得到了什么结果？
得到一组可解释的班次、选址或调运方案。
问题是什么？
扰动成本或容量后，看方案会不会垮。
使用什么模型？
tsp
为什么使用这个模型？
规模变大或参数一变，精确解可能不可得，要准备启发式或灵敏度。
核心公式是什么？
对关键右端项做 ±10% 扰动
得到了什么结果？
核心决策保持，边缘变量随容量变化。