混合分散搜索：提升带容量约束车辆路径问题求解性能

本文主要探讨了混合分散搜索算法在解决带容量约束的车辆路径问题（Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP）中的应用。CVRP是一种经典的组合优化问题，目标是寻找一条最有效的路线，使得一辆或多辆具有固定装载能力的车辆能够完成一系列客户的服务需求，同时满足车辆的容量限制。这个问题在物流、配送等领域具有重要意义。 混合分散搜索算法在此背景下被设计，它结合了基本分散搜索的优点，即通过全局搜索策略保持了对解决方案多样性的探索，这主要体现在参考集更新策略（Reference Set Update Method, RSUM）和组合策略（Solution Combination Method, SCM）。这些策略有助于算法跳出局部最优解，寻求全局最优解的可能性。 随机插入法作为一种解的多样性产生手段，被引入到算法中，它能够增加搜索空间的广度，防止算法过于集中在局部区域，从而增加了找到优质解的机会。此外，简化的变邻域搜索（Simplified Variable Neighborhood Search, SVNS）被作为改进策略，用于局部优化，它通过调整搜索邻域大小和结构，增强了算法的局部搜索效率。 为了进一步提升算法性能，作者提出了邻域半径减少策略，这种策略能够动态地调整搜索邻域的范围，确保在关键阶段集中力量于最有希望的解决方案，从而提高开发效率。精英保留策略也被应用到改进后的新种群中，确保算法在迭代过程中保持最优解的质量，保证了算法的收敛性。 实验结果分析显示，与对比的其他算法相比，混合分散搜索算法在解决带容量约束的车辆路径问题上表现更为出色，其寻优能力得到了可靠的验证。综合考虑全局搜索、解的多样性生成、局部优化以及收敛性保障，该算法为实际问题的高效求解提供了有力工具，对于优化物流配送、调度等领域的决策制定具有显著价值。