优化果蝇算法用于运输车辆路径规划。

简介：
传统的物流车辆配送路径规划方法，由于其搜索过程耗时长，往往导致配送效率的显著降低。为了优化成本并减少燃料的消耗，我们构建了一个燃料消耗量模型，并设计了一个包含多个配送起点站的物流车辆配送路径模型。为了进一步提升算法性能，我们引入了一种改进策略，该策略基于多种群同时进化的思想，增强了不同群体间的信息共享。此外，我们还借鉴了遗传算法中的交叉操作，具体运用了交换、位移和倒置变异算子来生成全新的、改进后的果蝇优化算法，从而有效地避免了传统果蝇算法容易陷入局部最优解的问题。实验结果表明，相较于遗传算法（GA），该改进后的果蝇算法在基本配送费用、燃料成本以及超时赔付费用这三个方面分别降低了25.5%、32.8%和23.3%；与基本的果蝇算法（FFO）和改进后的果蝇算法（IFFO）相比，配送费用和燃料成本分别降低了8.4%和5.1%，充分验证了该改进后的果蝇算法在提升车辆物流配送效率方面的巨大潜力。