外卖配送路径优化问题

### 外卖配送路径规划算法优化方案

#### 斑马算法(ZOA)的应用
对于带时间窗的骑手外卖配送路径规划问题，斑马算法(ZOA)被证明是一种有效的求解方法。该算法旨在最小化路径成本的同时满足服务客户需求和服务时间窗口约束[^1]。

def zoa_optimization(customers, time_windows, capacity):
    """
    使用斑马算法进行外卖配送路径优化
    
    :param customers: 客户列表及其位置信息
    :param time_windows: 时间窗口限制
    :param capacity: 单次最大载量
    :return: 最优路径集合
    """
    pass  # 实现具体逻辑

#### 遗传算法的设计思路
另一种常见的路径规划方法是利用遗传算法(GA)，其核心在于模拟自然选择过程中的进化机制来寻找全局最优解。GA通过编码设计、适应度计算、选择、交叉以及变异五个主要环节实现对复杂问题的有效探索[^4]。

- **编码设计**: 将配送序列映射成染色体结构；
- **适应度函数**: 综合考量配送时间和距离因素构建评价体系；
- **选择操作**: 借助轮盘赌或锦标赛等策略挑选优质个体参与繁殖；
- **交叉操作**: 应用单点或多点交叉生成后代组合；
- **变异操作**: 对选定部分实施随机扰动增加群体多样性；

function path = ga_path_planning(points, tws, cap)
% GA_PATH_PLANNING 使用遗传算法解决带有时间窗和容量限制的多骑手外卖配送路径规划问题
popSize = 50; % 种群规模
numGen = 200;  % 进化代数
crossoverRate = 0.8;
mutationRate = 0.05;

population = initializePopulation(popSize);
for gen=1:numGen
    fitnessValues = evaluateFitness(population, points, tws, cap);
    parentsIndices = selectParents(fitnessValues);
    children = crossover(parentsIndices, population, crossoverRate);
    mutate(children, mutationRate);
    
    % 更新种群并记录最佳个体
end
path = getBestPath(population);

end

#### 参数调优与混合策略
为了提升算法表现力，在实际应用过程中还需要针对不同场景灵活调整各项参数设置，并可尝试融合其他启发式规则或是局部搜索技巧作为辅助手段以加速收敛进程。

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