一、小龙虾优化算法COA

小龙虾优化算法（Crayfsh optimization algorithm，COA）由Jia Heming 等人于2023年提出，该算法模拟小龙虾的避暑、竞争和觅食行为，具有搜索速度快，搜索能力强，能够有效平衡全局搜索和局部搜索的能力。

参考文献：

[1] Jia, H., Rao, H., Wen, C. et al. Crayfish optimization algorithm. Artif Intell Rev (2023). Crayfish optimization algorithm | SpringerLink

二、小龙虾优化算法COA求解不闭合SD-MTSP

单仓库多旅行商问题（Single-Depot Multiple Travelling Salesman Problem, SD-MTSP）：𝑚个推销员从同一座中心城市出发，访问其中一定数量的城市并且每座城市只能被某一个推销员访问一次，最后返回到中心城市，通常这种问题模型被称之为SD-MTSP。
不闭合SD-MTSP：𝑚个推销员从同一座中心城市出发，访问其中一定数量的城市并且每座城市只能被某一个推销员访问一次，旅行商在最后一处访问城市任务终止，不再回到起点。
C ( T o u r R ) = C ( D , T i 1 ) + ∑ k = 1 r − 1 C ( T i k , T i k + 1 ) C(Tour_{_R})=C(D,T_{_{i_1}})+\sum_{k=1}^{r-1}C(T_{_{i_k}},T_{_{i_{k+1}}})