优化问题涉及的领域广泛,包括图像处理,交通运输等,元启发式算法是现代求解日趋复杂的优化问题的一种方法,能在精度和耗时上取得平衡。车辆路径问题是交通运输领域的优化问题,传统方法求解困难,倾向使用元启发式算法。本文主要对一些元启发式算法进行改进,并应用于车辆路径问题,具体研究内容如下:1.针对花朵授粉算法全局探索能力差等缺点,提出改进花朵授粉算法。其中,在全局授粉阶段引入中间值花粉扰动,增强算法的全局搜索能力,设计转换概率的参数调整机制改变全局探索和局部开发的比例。然后,用CEC2013基准函数测试改进算法,最后使用改进算法求解有容量约束的车辆路径问题。2.针对竹节虫种群进化算法收敛精度低、运行时间长等缺点,提出改进竹节虫种群进化算法,其中删除竞争机制,条件接受差解和对应的三个参数更新,缩短了算法运行时间。添加跳跃机制能降低陷入局部最优解的可能性。添加的基于历史的搜索方法有效利用迭代的历史信息。添加的种群趋近移动方法,能提高算法早期探索能力。然后,用CEC2013基准函数对算法进行测试。最后,用提出的算法求解有容量约束的车辆路径问题,且和一些现有工作进行比较。3.针对平衡优化算法探索能力差、易陷入局部最优等缺点,提出改进平衡优化算法,其中引入了多种群方法、新型量子算子和花朵授粉算法启发的花粉算子。多种群方法,降低陷入局部最优的可能性。新型量子算子有效提升算法探索能力。花粉算子提高算法的收敛性能。然后,使用CEC2013基准函数对算法测试。最后,将提出的算法用于求解带时间窗的电动汽车路径问题。4.道路属性如道路限高是对行驶车辆的高度限制,能保护前方设施,保护驾驶人,但道路属性在电动汽车路径问题中很少被研究,所以我们提出了考虑道路属性和带时间窗的电动汽车路径问题模型,考虑的道路属性有道路安全系数、交通运行指数、道路限高和道路限速。5.针对平衡优化算法探索和开发性能差等缺点,提出了增强型平衡优化算法,将粒子按适应值划分为优势解、一般解和劣势解。提出了一个策略独立更新优势解,增强了优势解的开发能力。提出了一个策略独立更新劣势解,增强劣势解的探索性能。然后,使用CEC2013基准函数测试提出的算法和两个更新策略性能。最后,使用提出的算法有效求解提出的新模型。