黄佳艳 程 科

（江苏科技大学计算机学院 镇江 212000）

1 引言

计算机和万物互联的迅速传播，网络购物需求被激发，推动了现代物流配送行业发展，对于现代物流配送的车辆路径规划问题（Vehicle Routing Problem，VRP）的研究在实际流配送行有着重要的应用价值［1］。解决车辆路径问题的目的就在于寻找最优路径，从而提高物流的配送效率、降低配送成本、提高车辆的利用率。最近几年使用元启发式算法（MetaHeuristic Algorigthm，MA）来解决车辆路径问题是学者研究的热点［2］：Berak等［3］改进了群智能算法，用来求解不确定车辆数的带时间窗的VRP问题；邬开俊［4］将改进的差分算法与贪心算法相融合；Brito等［5］进一步加入模糊约束和时间窗，而且混合蚁群算法，给出了近距离开放式车辆路径规划问题的答案；王超等［6］创新了模拟退火路径重连优化算法，解答了两级选址一路径的问题，并且大大地提高了对大规模路径问题的寻找最优解的能力。

2012年，花朵授粉算法（Flower Pollination Algorithm，FPA）由Yang［7］提出，它的核心思想是模拟自然界中花朵两种授粉的模式，是一种新随机优化算法。FPA因为需求调节的参数少，因此具有容易进行调节、代码实现起来较为简单等优点，转换概率参数p能够有效地调节全局和局部之间的平衡，受到了国内外学者的关注和研究：肖辉辉等［8～9］融合了差分算法和FPA算法，并且对移动机器人路径规划问题进行了验证；刘敏［10］在传统FPA算法中加入遗传算法的交叉和变异操作，对中等规模的物流配送中心选址问题交出了答案。基于FPA在求解路径规划上具有的优势，故考虑将FPA用于VRP的求解。……