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Coyote Optimization Algorithm (COA) 是 Juliano Pierezan 和 Leandro dos Santos Coelho (2018) 提出的一种受自然启发的全局优化元启发式算法。 Matlab 版本可在： https : //www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/68373-coa Python 和 R 版本可在： https : //github.com/jkpir/COA 原刊： Pierezan, J. 和 Coelho, LS “Coyote Optimization Algorithm: A new metaheuristic for global optimization questions”，IEEE 进化计算大会 (CEC) 会刊，巴西里约热内卢，2018 年 7 月，

有约束非线性最优化问题 有约束非线性最优化问题的数学模型为 其中，x, b, beq, lb,和ub为矢量，A和Aeq为矩阵，c(x)和ceq(x)为函数，返回标量。f (x), c(x), 和 ceq(x)可以是非线性函数。 利用fmincon函数求多变量有约束非线性函数的最小值。

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费马点的搜索函数，求到n个点距离之和最小的点

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抽象的在本文中，我们提出了一种基于 L´evy 飞行的新元启发式算法，称为 L´evy 飞行分布 (LFD)，用于解决实际优化问题。 LFD 算法的灵感来自 L´evy 飞行随机游走，用于探索未知的大型搜索空间（例如，无线传感器网络 (WSN)）。 为了评估LFD算法的性能，考虑了各种优化测试平台问题，即演化计算大会（CEC）2017套件和三个工程优化问题：拉伸/压缩弹簧，焊接梁和压力容器。 统计仿真结果表明，与模拟退火 (SA)、差分进化 (DE)、粒子群优化 (PSO)、大象群优化等几种著名的元启发式算法相比，LFD 算法在大多数测试中提供了更好的结果和优越的性能（EHO）、遗传算法（GA）、蛾焰优化算法（MFO）、鲸鱼优化算法（WOA）、蚱蜢优化算法（GOA）和哈里斯霍克斯优化（HHO）算法。 此外，LFD 算法的性能在未知大搜索空间的其他不同优化问题上进行了测试，例如 WSN 中的

为满足现实生活中一些客户在物流配送过程中的时间要求,在节约法的基础上加入了客户对时间的约束,提出改进的节约法,构建模型,提出模型假设和约束条件,列出目标函数,并给出求解过程,以阜新市A蔬菜批发中心为例进行分析,提出优化方案.结果表明,此种方法能够在满足关于时间约束的情况下有效的节约配送时间,缩短配送距离,进而节约成本.这种方法优化了之前的路径优化方法,加入了时间约束,更具有现实意义,有助于此类路径问题的求解.