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摘要
针对物流配送中对配送时效的要求，引入单位时间费用随时间变化的软时间窗，建立以车辆配送成本最小为目标的优化模型.应用离散灰狼算法求解该问题.由于标准灰狼算法只能求解连续型数值优化问题，引入交换算子(swap operator, SO)和交换序列(swap sequence, SS),并重新定义灰狼位置更新公式，使得灰狼算法可以求解带软时间窗的车辆路径规划离散问题.为了解决求解效率低和易陷入局部最优的问题，应用局部搜索(partial search, PS)技术优化离散灰狼算法.最后分别使用遗传算法和离散灰狼算法对同一算例求解，做对比实验.结果表明：离散灰狼算法可以有效求解带软时间窗的车辆路径规划问题，且离散灰狼算法在寻优能力和求解稳定性上均强于遗传算法.
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