经过多阶段改进并针对MDVRP和MDVRPTW进行极致优化的重组蛙跳算法

简介：
本研究提出了一种经多阶段改进的重组蛙跳算法，专门针对移动配送车辆路由问题及其时间窗口约束进行了深度优化。 在这项工作中，我们提出了一种新颖的多阶段改进蛙跳算法（MPMSFLA）框架来更高效地解决多个站点车辆路径问题（MDVRP）。该算法首先利用K-means聚类分析所有客户，并根据这些结果生成青蛙群体，随后经历三个主要阶段。第一阶段中，针对每个群集执行集群MSFLA局部搜索；第二阶段通过二元锦标赛选择机制来构建新种群并使用全局MSFLA对全部顾客和仓库进行优化处理；最后，在第三阶段通过对总体的聚类调整产生新的分组配置。这些步骤会不断重复直到达到预设的收敛条件为止。实验结果显示，该算法能够在较短时间内为MDVRP、带时间窗限制的MDVRPTW及车辆停放问题（CVRP）提供高质量解决方案，并且适用于大规模复杂场景下的优化任务处理。