摘 要：随着物流行业的快速发展和城市化进程的加速，车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）成为了一个备受关注的领域。车辆路径问题涉及如何为一系列客户或服务点规划最优的车辆行驶路径，以满足特定的约束条件（如时间、成本、载重等），并实现某种优化目标（如行驶距离最短、服务时间最短等）。组合优化算法作为一种强大的工具，已经在车辆路径问题中得到了广泛的应用，为解决复杂的路径规划问题提供了有效的手段。组合优化算法是一类在离散和连续变量空间中寻找最优解的算法，它主要包括遗传算法（Genetic Algorithm, GA）、蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）、粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）等。这些算法通过模拟自然界的进化过程或群体行为，在搜索空间中进行全局搜索，以找到满足约束条件的最优解。在车辆路径问题中，组合优化算法的应用主要体现在以下几个方面：首先，对于多目标车辆路径问题，组合优化算法可以将多个约束条件作为目标函数进行优化，通过迭代搜索找到满足所有约束条件的最优路径。
关键词：组合优化算法；车辆路径问题；遗传算法
目 录
中文摘要 1
中文关键词 1
一、组合优化基础 2
（一）组合优化概念 2
（二）组合优化算法 3
二、车辆路径问题概述 4
（一）车辆路径问题定义 4
（二）车辆路径问题的数学模型 5
（三）车辆路径问题求解难点 5
三、组合优化在车辆路径问题中的应用实例 6
（一）遗传算法在VRP中的应用 6
（二）蚁群优化算法在VRP中的应用 7
（三）模拟退火算法在VRP中的应用 8
四、结语 8
参考文献 9
