根据提供的文档内容，可以总结出以下知识点：
1. 车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）：
车辆路径问题是由Dantzig和Ramser于1959年首次提出的问题，目的是为一系列装货点和卸货点找到合适的行车路线，使车辆能够有序地经过这些点。VRP需要在一定的约束条件下，比如货物需求量、发送量、交发货时间、车辆容量限制等，达到最短路径、最低费用、最少时间等目标。VRP是一个著名的NP问题，因此很难找到最优化的解决方案，研究者通常会设计各种启发式算法来寻找问题的有效解。
2. 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）：
PSO是一种模拟鸟群飞行的群体智能优化算法，它利用粒子间的相互作用和影响进行搜索，并具有全局搜索能力和快速收敛的特点。PSO算法中的每个粒子代表问题空间中的一个潜在解决方案，粒子通过跟踪个体历史最优位置和群体历史最优位置来更新自己的位置和速度。
3. 近邻因子及其在粒子群算法中的作用：
为了增强PSO算法的学习能力并克服陷入局部最优的缺陷，有研究者提出了引入近邻因子的概念。引入近邻因子后的PSO算法能够增强粒子间的多样性，提升算法搜索全局最优解的能力，从而增强算法的鲁棒性。该改进算法被称作带近邻因子的粒子群算法。
4. 近邻粒子群算法在车辆路径问题中的应用：
本文中提出的带近邻因子的粒子群算法被应用于车辆路径问题，并通过实验验证了算法的有效性。使用该算法能够有效地解决集货或送货非满载车辆路径优化问题，即在满足一定约束条件下，如何优化车辆行驶路径以达到既定的优化目标。
5. 文献信息和关键词：
文档中提供了研究论文的详细信息，包括作者信息、出版年份、期刊名称、文章页码等。关键词包括近邻因子、粒子群优化算法和车辆路径问题，这些关键词反映了论文研究的核心内容。
通过以上知识点的梳理，我们可以理解文档中所讨论的算法及其在解决车辆路径问题中的应用。该算法通过引入近邻因子，改善了粒子群算法的局部搜索能力，从而使得算法更适用于实际车辆路径问题的求解。
