《改进型粒子群优化算法求解车辆路径优化问题》这篇论文主要探讨了如何利用改进的粒子群优化算法（Sweep-Particle Swarm Optimization Algorithm）解决车辆路径优化问题（Vehicle Routing Problem, VRP）。VRP是运筹学中的一个经典问题，其目标是在满足约束条件下，寻找最短或最低成本的车辆行驶路线，以覆盖所有需求点。
传统的粒子群优化算法（PSO）在解决VRP时可能陷入局部最优，即找到的解决方案可能不是全局最优解。为了解决这个问题，作者提出了扫揦粒子群优化算法。该算法首先通过扫描算法（Sweep Algorithm）对所有需求点进行扫描，生成一组初始的可行解，即车辆路径。这些路径作为每个粒子的初始位置，参与到粒子群的搜索过程中。
在粒子群优化的过程中，每个粒子代表一个可能的解，它们在解空间中移动并更新自己的位置和速度，以寻找更好的解。算法还考虑到了粒子群的历史最优位置，这些最优位置可以被逆转录成对应的可行解链，从而提高了算法跳出局部最优的能力。
论文应用改进后的算法来解决郑州煤炭电力物资营销有限公司的实际车辆路径问题，并与传统的粒子群优化算法和遗传算法进行了对比。实验结果表明，扫揦粒子群优化算法在求解速度和精度上都有显著优势，证明了其在解决这类问题上的高效性和准确性。
总结起来，该文重点介绍了如何通过改进粒子群优化算法来克服局部最优问题，提高车辆路径优化问题的求解质量。扫揦算法的引入为生成初始可行解提供了新思路，而逆转录策略则有助于获取更优解。这种方法对于物流、交通规划等领域具有很高的实用价值。
