针对物流配送中的带有容量约束的车辆路径优化问题,提出了一个基于多邻域的迭代局部搜索算法HILS。首先用简单插入法构造可行解,然后从该初始解出发,在多邻域内进行局部优化。当陷入局部最优解后,根据解的接受准则,选择某个解,并对该解进行扰动,然后从扰动后的解出发重新进行局部优化。为提高搜索效率,局部优化过程只在限定邻域内进行。在国际通用的14个benchmark问题上进行仿真实验,结果验证了本文算法HILS的有效性和稳定性,与文献中的其他几种算法的比较结果表明,算法HILS的总体性能更优。

求解CVRP问题的快速迭代局部搜索算法，刘万峰，李霞，本文提出了一种求解带有容量约束的车辆路径问题(Capacitated VRP，CVRP)的快速迭代局部搜索算法(Fast iterated local search，FILS)。该算法通过引�

迭代局部搜索ILS算法python实现，解hub location问题

迭代局部搜索求TSP问题（c++代码），很好的学习资源，注释详尽，适合初学者学习启发式算法