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CVRP问题是一类在特定约束条件下优化车辆行驶路线的NP-hard问题。它要求在满足一系列客户点的需求且不超过车辆容量的前提下，安排适当的车辆行驶路线，旨在最小化总成本，包括车辆启动成本和行驶成本。CVRP问题是运筹学和物流管理中的一个重要课题，直接关联到物流配送的成本效益和服务质量。Solomon数据集是用于研究车辆路径问题（VRPTW、CVRP）的一系列标准测试实例，由Solomon于1987年提出。Solomon数据集在CVRPLIB中被广泛采用，其中包含一个起始点（CUST NO.==0）和100个客户点，所有的常量都为整数。该数据集包括最大可派遣车辆数K、每辆车的最大载重量Q、各节点的横纵坐标XCOORD和YCOOR以及节点之间的距离视为运输成本、节点处的需求量DEMAND、服务最早开始时间READY TIME和服务截止时间DUE TIME等信息。

多目标鲸鱼优化算法（Non-Dominated Sorting Whale Optimization Algorithm，NSWOA）是一种基于鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）的改进算法，专门用于解决多目标优化问题。多目标鲸鱼优化算法在原有WOA的基础上引入了非支配排序、拥挤度计算和精英保留策略等概念，以提高算法处理多目标问题的性能。WOA模拟座头鲸捕食行为，通过收缩包围、螺旋更新和随机搜索三个阶段来不断更新个体位置。然而，原始的WOA无法直接处理多目标优化问题。为了将WOA应用于多目标优化，NSWOA引入了非支配排序的概念。该排序方法将种群中的个体按照其适应度进行分级，支配等级越低的个体越优秀。通过这种方式，算法能够有效筛选出优秀的非支配个体，引导种群进化。

徒步优化算法（Hiking Optimization Algorithm，HOA)是一种受徒步旅行经历启发的元启发式优化算法。徒步旅行者试图登顶山峰、丘陵或岩石的过程中，徒步者有意或无意地考虑到地形的陡峭程度，这是一种流行的娱乐活动，它认识到优化问题的搜索景观与徒步旅行者所穿越的山区地形之间的相似性。HOA的数学模型以Tobler徒步函数为前提，该函数通过考虑地形的高程和行走距离来确定徒步者(即agent)的步行速度。在求解优化问题的过程中，利用Tobler徒步函数（THF）来确定徒步者的位置。

BSD68数据集灰色(grayscale)