多策略蜣螂优化算法求解多车场车辆路径问题

来源：吉林大学学报·理学版杂志2025年第6期北京时间：

作者：张强, 胡月, 陆俊翼, 李青

单位：东北石油大学 计算机与信息技术学院, 黑龙江 大庆 163318

摘要：针对多车场带时间窗的车辆路径问题, 构建以总成本最小为目标的模型, 提出一种基于多策略改进的蜣螂优化算法对其求解. 通过引入等级制度对滚球蜣螂进行更新, 建立与顶级蜣螂之间的交流, 提高算法搜索能力； 设计差分变异对繁殖蜣螂的位置进行扰动, 减少陷入局部最优的可能性； 针对觅食蜣螂设计概率驱动的随机觅食行为, 使蜣螂随机探索更广阔的搜索空间以寻找潜在的最优解； 利用对立学习生成小偷蜣螂的反向解, 提高找到更好候选解的概率, 加强算法寻优能力. 利用该算法解决多车场带时间窗车辆路径问题, 在数据集Solomon上与其他6种智能算法进行对比实验的结果表明, 该算法优于其他对比算法, 具有较好的搜索能力与应用价值.

关键词：蜣螂优化算法,多车场车辆路径问题,差分变异,社会等级制度,对立学习