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MD-MTSP

多仓库多旅行商问题（Multi-Depot Multiple Travelling Salesman Problem, MD-MTSP）：𝑚个推销员从𝑚座不同的城市出发，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，最后回到各自出发的城市，这种问题模型被称之为MD-MTSP。
不闭合MD-MTSP：𝑚个推销员从𝑚座不同的城市出发，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，任务结束后停留在当前城市，无须返回各自起点。
C ( T o u r R ) = C ( D i , T i i ) + ∑ k = 1 r − 1 C ( T i i , T i i i i ) C(Tour_{R})=C(D_{i},T_{i_{i}})+\sum_{k=1}^{r-1}C(T_{i_{i}},T_{i_{i_{i_{i}}}})