为提升路网交通异常事件的检测精度并降低误报率，提出了一种基于图时空模式学习网络（GSTPL）的路网实时交通事件自动检测方法。将路网交通事件检测问题抽象为图结构异常检测任务；设计了交通时空融合图表达方法，筛选具有强时空依赖性与模式规律性的图节点信息作为网络输入；引入图时空卷积与图嵌入层对时空模式特征进行提取，构造多组件输入与融合预测结构对不同时间维的交通模式规律进行融合；设计了异常状态评估方法，通过对模型预测误差分布的学习，结合当前检测数据给出最终的异常事件判定结果。采用2个真实交通路网数据进行算法验证，实验结果表明，提出的GSTPL交通事件检测方法具有较高的检测精度、较低的误报率与更短的平均检测时间；在可接受误检率为5%与10%时，对异常交通事件的检测率可分别达到91%与96%以上。

以一台1.5 T VVT缸内直喷氢内燃机为原型机搭建一维GT-POWER模型，研究进排气门正时变化对发动机的换气过程、动力性及经济性的影响。发动机转速为2 700 r/min，外特性工况时保持氢气量一致，采用稀薄燃烧模式，进气门正时提前、排气门正时推迟策略可使进气质量流量增大，有效热效率由40.8%提高到41.07%，有效燃气消耗率下降。发动机转速为5 500 r/min，外特性工况时保持过量空气系数一致，进排气门同时推迟策略可使缸内气体质量增多，泵气损失降低，功率提高12.7%，有效燃气消耗率小幅降低。其中，排气门正时变化对直喷氢内燃机动力性及经济性的影响较进气门更为显著。

为解决GH600镍基合金在变温环境下关键力学参数难以测量的问题，基于表面波和纵波的能量分布特点设计了同侧检测法和异侧对心检测法，通过将激光超声检测系统与实验室自制的高、低温装置耦合，获得了表面波和纵波的波速，并理论反演出-90~1 000 ℃下合金的力学参数。试验结果显示：随着温度升高，GH600镍基合金弹性模量、剪切模量减小，泊松比增大，且测量值与参考值相差较小，这证明激光超声方法能够对苛刻条件下的构件进行有效的性能表征。

针对影响金属熔丝成型复合丝材质量的流体动力学问题，首先自制3种不同高填充率的17-4PH不锈钢粉末/聚合物复合丝材，并利用快速成型设备进行生坯样件的成型研究，分析了复合丝材的可成型性条件。其次，通过自主搭建的实验平台对成型过程中不同金属粉末填充率熔融复合丝材的压降进行测量，进而分析了相关流体动力学特性参数的实验结果。再次，建立了熔融材料的流体动力学解析模型，完成了相应特性参数的理论解析，通过理论与实验结果的对比，验证了所建解析模型的正确性，阐明了熔融材料流体动力学特性的机理。最后，针对解析模型进行敏感性分析，探究了过程参数对流体动力学特性的影响规律。结果表明：自制的复合丝材可以成型出质量良好的生坯样件；熔融材料的流体动力学特性参数随着金属粉末填充率的增大而逐渐增大；理论与实验结果吻合度较好，验证了解析模型的正确性；在讨论的参数范围内喷嘴直径对熔融材料的流动行为影响最为显著，其次是成型速度，而熔融温度的影响相对最弱。

为了表征残余应力对材料压入响应的影响规律，本文利用有限元模拟和循环压痕方法研究了残余应力下材料在压入实验中的力学行为和循环变形特性，揭示了材料力学性能参数和残余应力对材料循环压痕响应的影响。通过单因素压痕实验，得到了材料力学特性随屈服应力、硬化指数和残余应力的变化规律，并且研究了不同屈服应力、硬化指数和残余应力材料在循环载荷下的动态行为。结果表明：压痕深度和塑性位移随着屈服应力、硬化指数和残余应力的增加而减小；在循环过程中，压痕深度和塑性位移随着循环周次的增加而增加，并更快趋于稳定。

为探究高温对水性环氧树脂（WER）改性水泥砂浆的影响，本文对经不同温度（25、100、150、200和300 ℃）处理、不同WER掺量（0%、2%、3%和4%）的改性高早强砂浆的力学性能、阻尼性能、结构和组分进行了分析。结果表明，WER会延缓水泥水化反应，降低砂浆早期强度。但随着水泥继续水化和WER固化成膜，聚合物膜联结水化产物形成三维网络结构，构成分散性阻尼单元，进而增强砂浆的抗折强度、黏结强度和阻尼性能。尤其是当WER掺量为3%时，砂浆性能更好，能够满足水泥基快速修补材料对早期强度的要求。随着温度升高，砂浆宏观性能衰减，而WER较好的耐高温性和亲水性，有利于减轻砂浆力学强度和阻尼性能的劣化，改善其高温稳定性，这一规律在低于200 ℃范围内尤其明显。

锈蚀损伤易引起局部单元畸变，导致结构非线性拓扑优化数值失稳。针对现有抑制方法主要用于大变形弹性结构，存在效率低、适用性差等问题，难以满足锈损结构3D荷载路径搜寻的不足，提出了基于锈损单元畸变控制的结构3D荷载路径拓扑搜寻方法。首先，该方法采用局部刚度自适应缩放的思想来控制锈损单元畸变，通过定义的锈损单元畸变度对其局部刚度按不同比例进行缩放，同时抑制单元畸变与优化误差。其次，给出了锈损结构荷载路径搜寻的非线性拓扑优化数学表达式，考虑材料劣化和粘结退化的影响，基于伴随法推导了锈损单元灵敏度计算公式。最后，开展数值算例验证，表明了本文方法能合理地生成锈蚀损伤结构3D荷载路径，揭示了锈蚀RC梁荷载路径发展规律。

为了确定半地下枢纽互通匝道隧道出口与二次分流点间的安全距离，以优化线形设计并节约用地，研究了基于驾驶行为分解与运动学方程计算了理论安全距离，通过驾驶模拟实验收集了39名驾驶人在4种距离下的实验数据，采用Mann-Whitney U （MWU）检验选择了速度标准差、刹车踏板力度、车道偏移量3个指标，进而基于因子分析法构建了行车安全风险计算模型，并量化了不同距离下的风险分值。研究结果显示，理论安全距离为164.8 m，行车安全风险最低的距离为250 m。

针对共享单车潮汐式供需失衡问题，从社会人口、交通设计与土地利用3个维度构建了建成环境指标体系，构建基于凝聚层次聚类模型提炼共享单车典型时间集聚模式，使用随机森林与沙普利加法解释模型揭示两者之间的非线性关系与阈值效应，并以云南省昆明市为例进行验证。结果表明：共享单车时间集聚模式主要为先入后出模式与先出后入模式。建成环境与共享单车时间集聚模式间存在显著的非线性关系，共享单车时间集聚模式主要受公交线网密度、公园景点邻近度、地铁站点邻近度和公司企业POI密度影响。地铁站点邻近度<0.5 km时，对共享单车时间集聚表现为先入后出模式概率具有抬升作用；公司企业密度<25个/栅格时，对其具有压降作用。

针对如何科学评价高速公路服务区自洽能源系统的弹性和能效这一难题，本文提出了一种基于传统RAMS评价方法的高速公路服务区自洽能源系统的评价方法。首先，分析了服务区自洽能源系统的结构及特点，考虑可靠性、可用性、可维修性和安全性4个方面的影响因素，建立了面向服务区自洽能源系统的评价模型，并设计评价策略。其次，基于熵权-TOPSIS法确定各项指标的权重，基于改进AHP-VIKOR法确定系统各项属性的权重，建立新型多准则综合评价体系。最后，选取某服务区作为算例进行对比分析，验证了本文方法在评价自洽能源系统方面的正确性与合理性。

本文综合考虑节假日、恶劣天气、疫情防控政策等因素影响，以2021年3月~2023年5月北京首都国际机场及2021年12月~2023年7月的7个高铁站点的抵站客流数据为基础，提出了一种融合卷积神经网络、长短期记忆网络的混合Transformer枢纽抵站客流预测模型，分析多因素影响下抵站客流规模的时变规律。结果表明，混合Transformer模型相比于传统机器学习和深度学习模型，具有更小的误差，对所有场站的客流预测准确率超过了80%，其中对6个场站客流的预测准确率在90%左右，证明该模型具有良好的适用性。

为探究行人事故伤害严重程度的时空不稳定性，构建了均值和方差异质性的随机参数Logit模型对行人事故严重程度进行异质性分析。采用行人交通事故数据，选取21个影响因素，通过对数似然比检验模型的时间不稳定性和空间可转移性，利用平均弹性系数分析了显著因素对重伤、轻伤和无伤害3类事故的影响程度。结果表明：行人事故严重程度影响因素具有显著的时空不稳定性，驾驶员逃逸、有物理隔离设施、土路肩和信号控制4个因素对事故严重程度的影响随年份正负变化，在3年中存在时间不稳定性；行人穿越马路和夜间黑暗有灯光对重伤事故的影响随区域正负变化，在城市和乡村间存在空间不稳定性；行人有不当行为和夜间黑暗有灯光对行人事故严重程度的影响随年份和区域正负变化，具有显著的时空不稳定性；随机参数及均值和方差异质性在不同年份的城市和乡村中也呈现显著的时空不稳定性。

为更加准确估计不规则建筑结构振动固有频率，研究了不规则建筑结构振动固有频率估算方法。本文采用有限元方法，解决了不规则建筑结构振动固有频率难以准确估算的问题。该方法通过细致地将建筑结构分割成多个单元，并计算每个单元的质量、刚度和阻尼，然后将这些单元的质量矩阵、刚度矩阵和阻尼矩阵按照节点连接关系进行组装，从而得到整个结构的全局质量矩阵、刚度矩阵和阻尼矩阵。这一全局矩阵有效地描述了整个建筑结构的力学性质，并用于模拟结构在外部激励下的动态响应。基于上述全局矩阵，本文进一步建立了描述结构振动的动力学方程，从而实现了对不规则建筑结构振动固有频率的估算。实验结果表明：采用该方法估算的固有频率最大误差值仅为0.02 Hz，展现了极高的准确性。

本文研究通过配合比设计提高钢筋混凝土的耐久性，设计拓扑结构为6-14-2的鲸鱼优化算法-反向传播神经网络模型。模型数据集共100*2组数据，其中60*2组数据用于建立模型，40*2组数据用于验证模型。通过对比反向传播神经网络模型与鲸鱼优化算法-反向传播神经网络模型的预测性能，表明鲸鱼优化算法可以显著提高反向传播神经网络模型的预测性能。鲸鱼优化算法-反向传播神经网络模型预测T₁性能指标的均值分别为R²=0.90、RMSE=33.92、MAPE=0.06、MAE=27.31；T₂性能指标的均值分别为R²=0.90、RMSE=29.75、MAPE=0.04、MAE=23.81。可知，鲸鱼优化算法-反向传播神经网络模型可以有效预测钢筋混凝土的耐久性。

为研究混凝土混合型断裂及损伤演化机理，分析了细观结构特性的影响机制，借助相场正则化黏聚区模型开展了数值仿真研究。结果表明：相场正则化黏聚区模型可准确模拟混凝土细观断裂行为，且不受相场尺度参数与网格尺寸影响。在混合型断裂过程中，预制切口尖端处首先萌生损伤并起裂，致使混凝土软化，裂缝呈一定角度扩展，最终结构失效。降低集料体积分数可提升抗裂性能，减少裂缝偏转次数；优化界面性能亦可起到改善作用，但其效果相对偏弱。

针对新型槽口桩竖向荷载作用下的承载特性，分别通过室内模型试验和离散元数值模型分析普通桩和槽口桩承载性能及桩侧土体破坏形态的差异性，并探讨现场施工过程中成桩工艺对槽口桩桩侧土体抗剪强度的影响。结果表明：槽口桩极限承载力是普通桩的1.4倍，材料利用率是普通桩的1.9倍；槽口桩和普通桩桩端阻力分担比为30.3%、64.9%，分别主要表现为端承摩擦桩和摩擦端承桩的承载特征；槽口处具有明显的端承效应和挤土效应，桩侧摩阻力受土体间剪切力影响较大，沿桩身呈连续起伏的塑性破坏面；考虑桩身结构参数设计时，应避免发生槽口间应力叠加或独立承载破坏现象，最优距径比h/D=1.06~1.46；应用Terzaghi和Peck的土压力理论及应力路径方法表明，挤扩成孔工艺能够显著提高桩侧土体抗剪强度。

针对公路边坡位移监测数据具有非线性、噪声多、不平稳的特点，导致边坡位移预测精度不足的缺点，提出了优化变分模态分解（VMD）和极端梯度提升（XGBoost）的回归预测算法，用于公路边坡位移数据的处理和预测。首先，利用粒子群算法寻优找到VMD的最优分解层数及惩罚因子，进而对边坡位移数据进行VMD，得到趋势位移、周期性位移和随机波动性位移特征；其次，加入其他监测数据作为回归预测特征变量，并利用SHAP对输入特征变量进行重要度解释，筛选出重要特征后输入XGBoost模型进行预测，同时利用网格搜索确定XGBoost模型最优参数；最后，基于实际案例分析，验证本文提出的边坡位移分解方法和回归预测模型的适用性和鲁棒性。结果表明：在本文的实际案例中，对于边坡位移数据分解，VMD较经验模态分解（EMD）和集合经验模态分解（EEMD）适用性更强；对于边坡位移预测，XGBoost预测精度较极限学习机（ELM）和支持向量机（SVM）分别提升4.37%和0.41%。本文回归模型具有较高的预测精度和较强的鲁棒性。同时，研究表明，根据VMD提取的边坡位移特征变量（周期性位移、随机波动性位移和趋势位移）对边坡位移预测的SHAP重要性程度较高。本文模型可为公路边坡位移预测及安全预警研究提供一定思路。

以力法分析为基础，从平衡方程增量形式出发，考虑初始内力的影响，结合变形协调条件和本构关系，推导了小变形、线弹性条件下铰接杆系结构静力分析基本方程。运用线性代数及广义逆矩阵理论，实现内力增量和坐标增量的解耦，最终得到的力法基本方程组由广义平衡方程和广义协调方程两部分组成，二者的系数矩阵互为转置，形式上与静定动定结构力法分析基本方程一致。当研究对象为静定动定结构时，该方程组退化为传统力法基本方程，故可将其视为传统力法考虑初始内力刚化效应的直接推广，适用于各类铰接杆系结构的小变形、线弹性静力分析，其计算精度随预应力水平及结构刚度的提高而增大。

为研究不同温度水热耦合养护对混凝土蠕变特性的影响，进行了20、40、60、80 ℃水热耦合养护60 d单轴压缩试验、分级压缩蠕变试验和SEM扫描电镜试验。结果表明：养护20 d内各温度水热耦合养护混凝土强度明显高于正常养护混凝土，60 ℃水热耦合养护混凝土强度提高率最大达54.8%，之后各温度水热耦合养护混凝土强度降低，至养护60 d时均低于正常养护混凝土。随着水热耦合温度升高，混凝土蠕变性能先提高后降低，经历60 ℃水热耦合养护后显著提高了混凝土蠕变性能，与正常养护相比，蠕变强度提高了22.24%，蠕变时间延长了23.95 h，瞬时应变和蠕变应变分别下降了6.4%和32%；但经历80 ℃水热耦合养护对混凝土蠕变特性产生较大的负面效应。基于试验结果对Burgers蠕变模型参数进行辨识，所得理论曲线与试验数据吻合较好。

为研究考虑集束群钉非连续剪力连接影响的装配式钢-混组合梁桥动力特性，基于欧拉梁理论和Rayleigh-Ritz法，推导了该类组合梁桥自振特性理论公式，构建了多点不连续剪力约束的装配式组合梁桥车桥耦合模型，分析了路面不平整度、车速、车体质量和集束度对组合梁桥车载动力响应及冲击效应影响特征。结果表明：集束度越大，无剪力连接区越长，桥梁刚度和固有频率越低；路面不平整度提高，冲击系数增大；车速对动力响应影响呈非线性，当车速由100 km/h提高至120 km/h时，冲击系数突增68.10%，车速对动力性能影响显著；车辆质量越大，冲击系数越大，动力响应越强；集束度由0增至0.31时，最大动位移增长较静位移增长略高，冲击系数降低5.25%，集束度对冲击系数影响不显著。

由于计算两个图之间的精确相似度通常属于非确定性多项式时间难解（NP-hard）问题，因此需要解决精度和速度的权衡问题，本文提出了一种基于池化的图神经网络方法，有效地融合了图数据的全局粗粒度交互特征以及子图间节点的细粒度交互特征，在保证精度的前提下进一步降低了计算量。实验结果表明，本文方法在真实图数据集上表现出良好的性能，相较于现有方法，既提高了准确性，又提升了计算效率。

为了提升客户满意度，通过融合用户兴趣，进行了海量Web多属性数据查询。根据数据的属性获取Web多属性数据的主题向量，并考虑遗忘因子，动态管理用户兴趣，以更加准确地反映用户的当前兴趣。在此基础上，利用余弦相似度计算Web多属性数据特征向量与用户兴趣主题向量之间的相似度，并利用Borda计数法整合初始化查询列表和个性化查询列表，获得综合考虑用户兴趣的最终查询列表，实现个性化数据查询体验。实验结果表明：该算法可实现Web多属性数据查询，具有处理歧义性查询的能力，且随着查询次数的增加，用户满意度接近100%。说明本文算法可以根据用户的查询内容，进一步了解用户所需，并为用户提供更加精准的查询结果。

为改善低对比度图像边缘平滑性并提高其清晰度，本文设计了一种基于非局部自相似性的低对比度图像降噪算法。该算法基于低对比度图像中图像块的差异度构建自相似数据集，在此基础上计算图像块相似度，并结合二值标识矩阵区分噪声点与有效像素点，引入加权系数对像素点实施加权平均运算，得到过渡图像。由此，通过计算原始图像和过渡图像的绝对差分和判断降噪是否完成，若绝对差分和≤0，则实现降噪。实验结果表明，本文算法的结构相似度稳定在0.9左右，且去噪后的图像更加清晰真实，说明本文算法可以更好地保留原始信息和结构信息，使得降噪图像在视觉上更加自然与真实。

针对仅使用BERT最后一层信息进行预测导致丢失一些文本的词法、句法和语义信息的问题，提出了一种基于BERT与图注意力网络（GAT）的BERTGAT模型。首先，通过利用BERT多个中间层的隐藏状态矩阵和注意力矩阵分别作为对应数量GAT的节点特征矩阵和邻接矩阵，并采用动态权重策略对不同的GAT层进行加权，再应用激活函数判断句子间的相似性。其次，为了使BERTGAT模型能够更好地学习到句子对之间的语言表征，在BERTGAT的基础上引入了对比学习方法，提出了BERTGAT-Contrastive模型，增强了模型对文本之间语义相似性的识别能力。最后，通过在LCQMC和BQ数据集上进行实验，结果表明：本文提出的模型与对比学习方法相比效果更显著，准确率和F₁值均有明显提升。

针对现有方法主要利用遥感图像单一模态解决同种类别相似度低的问题，本文提出了一种基于多模态学习的遥感图像分类方法。首先，修正图像的空间特征并利用对比学习进行图像编码器的预训练进而生成图像特征，利用文本编码器生成文本特征。其次，引入特征解码器获取文本感知的视觉特征，在特征融合阶段提出了一个新的注意力机制方法。再次，设计了一个新的图像编码器用于提高分类精度。最后，通过计算支持集和查询集之间的相似性进一步进行类别预测。在NWPU-RESISC45、AID和UC Merced数据集上进行实验，其5-way 5-shot准确度分别达到86.46%、85.89%和80.32%，优于现有的小样本遥感图像分类方法。

针对课堂上学生状态变化细微、关键特征难以捕捉的问题，提出了一种基于混合智能的学习状态实时采集与动态分析方法，及时发现异常学习状态。通过图像增强技术预处理采集图像，将增强图像输入卷积神经网络，经过卷积处理后，提取深层次特征图、关键特征图，并进一步将其输入长短期记忆网络中，实现对课堂学生学习状态的动态分析与识别。通过实验验证，该方法可实时反馈学生学习状态，识别效果良好且稳定性较高，借助该方法后，依据相关教务人员的纠正，学生学习成绩得到有效提升，具有一定的应用价值。

针对视频行人重识别通常存在行人姿势多变、特征融合损失和遮挡干扰等问题，本文提出了三维卷积与自注意力机制融合的网络模型。该模型首先通过三维卷积获取相邻帧之间的短期运动特征和局部细节特征；其次提出多分支结构的跨尺度融合模块，融合时间和语义维度的多阶段特征；最后利用自注意力机制模块捕获长时信息。本文所提网络在3个经典公开数据集上实验，并与其他方法进行对比，实验结果表明，该网络可有效利用视频长、短时信息，获得较优性能。

由于卫星、无人机和地面站位置不断变化，导致空天地边缘计算网络链路不固定，且网络需要快速响应用户请求，对吞吐量与实时性的要求较高，增加了网络资源分配的难度。对此，本文提出基于深度Q网络算法的空天地边缘计算网络资源分配方法。首先，考虑网络拓扑的动态性和资源异构性，建立资源间的通信模型，为资源分配提供基础框架；然后，基于最大吞吐量设计资源分配目标函数，并利用马尔科夫决策模型表述目标函数，将资源分配问题转化为序列决策问题，便于在动态变化的网络环境中作出决策；最后，基于深度Q网络算法求解目标函数，通过强化学习的方式，使算法能够通过与环境的交互学习到最优的资源分配策略，适应网络的实时性和动态性。实验结果表明：应用该方法后，网络累计回报较高，资源任务平均能耗降低，说明该方法实际可行。

针对检测器的准确率低和检测结果导致的关键点冗余两个问题，提出了基于自适应参数化NMS的二维人体姿态估计算法。首先，采用CenterNet检测器取代原有检测器，提高了人体检测的性能，并为后续姿态估计打下基础。然后，提出了自适应参数化的PoseNMS算法，引入样本外观相似度实现样本自适应度量调节，使NMS中的过滤条件更加灵活。最后，提出了一种基于检测置信度的非均匀采样方法，在训练过程中保证了样本的有效性，实现了困难样本的发现与挖掘。在MSCOCO 2017数据集上采用本文检测器输出的检测结果作为后续目标框的条件取得了71.9%的mAP。另外，本文算法同样在MPII和MSCOCO 2015数据集上进行了大量实验，定量实验与可视化结果说明本文方法有效解决了上述两个问题，实现了更准确的姿态估计。

为了降低雷达辐射的信号被敌方无源探测系统侦测的概率，本文提出了一种相位与频率联合编码的低截获雷达波形设计方法。该方法在线性调频信号的基础上，利用互补二相码以及混沌序列分别对脉内调制进行相位编码和频率编码。数值仿真实验结果表明：本文所设计波形在时频域上呈现出伪随机性的特点，低识别性能得到提高；该信号在匹配滤波后具有极低的峰值旁瓣电平，表现出优良的低截获性能；其三维模糊函数图呈现出理想的“图钉型”，具有良好的距离、速度分辨力及抗干扰特性。

针对幅值和相位构造包含干扰过多导致定位精度低的问题，提出了一种基于改进加权K最近邻算法的信道状态信息被动室内定位方法。离线阶段，采用隔离森林法，改进阈值的小波域去噪和线性变换法对采集到的信道状态信息进行预处理，将处理后的幅相信息共同作为指纹数据，构造与参考点位置信息相关的稳定指纹数据库。在线阶段，提出改进的加权K近邻算法，对估计坐标进行重复匹配，该算法在一次匹配中得到位置坐标后，求该位置坐标在K个近邻点间的欧氏距离，并使用高斯变换对K个距离值进行权重计算，完成人员的定位。分别在教室和大厅进行实验模拟测试，实验结果表明：采用本文算法约81%的测试位置误差控制在1 m以内，可以有效提高定位精度。

为抵御无线传感器网络中的女巫攻击，保护数据隐私，提出了一种融合交互信誉度与接收信号强度比（RSSR）的无线传感器网络女巫攻击检测策略（SD-IR&SR）。在计算节点交互信誉值时引入信誉维护函数和异常修正因子，以降低历史交互行为对信誉值的影响，建立全域信誉值矩阵计算各节点全域信誉均值，保障节点信誉值的公正；将全域信誉均值低于信誉阈值的节点列为不受信节点，设立监测节点，利用RSSR值比对法进行检测，以判定该节点是否为女巫节点。仿真结果表明，SD-IR&SR可以有效检测出网络中的女巫节点，即使在女巫节点占比50%的网络中依然能够保持较低的丢包率，保障数据完整、低延时传输，提高无线传感器网络的安全性。

提出一种混合全局局部搜索的非支配排序粒子群遗传算法，该算法能够有效解决车辆位置路由问题。全局搜索使用粒子群和遗传算法以提高收敛速度，使用第三代非支配排序遗传算法挑选种群下一代个体以保留种群多样性。局部搜索策略针对优质和次优个体进行优化，以提高得到更优解的概率，对种群中后1/12个体打乱用户顺序，提高种群质量。使用开放标准数据集将本文算法与基准算法对比，结果表明本文算法在种群质量、多样性上均更优，能够为车辆位置路由问题提供有效的解决方案。