计算机应用

作者：冉敏, 潘大志

单位：1.西华师范大学 数学科学学院，四川 南充 637009；2.最优化理论与应用四川省高校重点实验室（西华师范大学），四川 南充 637002

关键词：车辆路径问题,多目标优化,差分进化算法,邻接信息矩阵,精英碎片保护策略

基金：国家自然科学基金资助项目(11871059);四川省教育厅自然科学基金资助项目(18ZA0469);西华师范大学研究生教育改革研究项目(2024XM05)

针对多目标带时间窗的车辆路径问题（VRP），提出一种融合变异策略与邻接信息的差分进化算法（DE-MSAI）。首先，利用精英抽样策略设计4种变异操作，增加算法搜索的广度；其次，结合客户邻接信息矩阵引导个体进行邻域搜索，提升局部优化效率；最后，基于模拟退火准则以一定的概率接受劣解。在迭代过程中， 如果Pareto非支配解集连续未被改善的次数超过阈值，则启动精英碎片保护策略随机选择一个非支配解集中的解进行扰动，以维持种群的多样性。基于Solomon标准库中算例的仿真实验结果表明，所提算法相较于混合乌鸦算法（HCSA）的求解误差控制在0.07%以内；相较于基于聚类的混合大邻域搜索算法（K-means-ILNSA），所提算法在绝大多数算例中表现更优，路线偏差指标平均降低了4.51%，验证了算法的有效性。

来源：2026年第1期

《计算机应用》期刊编辑部

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