【摘 要】
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本文针对带时间窗的同时取送货车辆路径问题（VRPSPDTW），构建了以车辆使用成本、车辆行驶距离成本总支出最小化的路径优化数学模型，提出自适头脑风暴算法进行求解。全局搜索阶段，采用多项惩罚方式扩大搜索区域，并使用聚类及3种路径搜索策略进行全局搜索；局部搜索阶段，将6种破坏-修复算子作为备选集合，进而设计自适应动态选择邻域搜索机制，增强局部搜索效能。通过选取测试数据集和实际案例对算法性能进行测试，实
【基金项目】
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国家自然科学基金（51565036）；
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本文针对带时间窗的同时取送货车辆路径问题（VRPSPDTW），构建了以车辆使用成本、车辆行驶距离成本总支出最小化的路径优化数学模型，提出自适头脑风暴算法进行求解。全局搜索阶段，采用多项惩罚方式扩大搜索区域，并使用聚类及3种路径搜索策略进行全局搜索；局部搜索阶段，将6种破坏-修复算子作为备选集合，进而设计自适应动态选择邻域搜索机制，增强局部搜索效能。通过选取测试数据集和实际案例对算法性能进行测试，实验结果表明针对小规模标准算例，所提算法全部取得了当前已知最优解；对于大规模标准算例，通过与遗传算法、并行模拟退火算法、离散布谷鸟算法对比，所提算法实验计算结果与测试算例相比有7.52%-12.03%的提升，对于实际案例，所提算法在收敛速度和寻优能力方面均展示出其优越性，充分验证了所提算法对解决VRPSPDTW问题的有效性。
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