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多配送中心物流车辆调度问题是一类实用性很高的NP难解问题。针对标准差分进化算法进化过程中缺乏动态调整，进化后期由于种群多样性的降低，算法容易陷入早熟收敛的问题，提出了一种改进的差分进化算法。该算法在变异过程中动态自适应地调整缩放因子，在交叉过程中通过高斯扰动增加种群的多样性，在变异操作之后，加入新的选择机制。将该算法应用于多配送中心物流车辆调度问题，建立了数学模型，介绍了该算法的详细实现过程。仿真通过和遗传算法和标准差分进化算法比较，表明该算法具有更好的寻优效果，从而证明了该算法应用于该问题的可行性和有效