定向问题在现实中很常见，如配送路径的规划、旅游线路的安排、通信网络的构建等。根据实际问题的特点，定向问题可分为带时间窗的定向问题、多目标定向问题、团队定向问题、带指定点集的定向问题、有容量限制的定向问题、时间依赖型定向问题、随机性定向问题、基于弧的定向问题以及它们的组合问题等。

本章研究了三类定向问题，带指定点集和时间窗的定向问题、带指定点集和时间依赖型定向问题、带容量限制和时间窗的团队定向问题。这三类定向问题在现实中具有一定的代表性，它们都带有目前路径优化问题研究较多的时间因素，并综合考虑了指定点集、时间窗、随机时间、容量、多成员中两种或三种特征，更贴近实际，有很强的应用背景。

定向问题是一类复杂的组合优化问题，快速而有效的求解方法是目前国内外研究的难点和热点。本章重点从问题描述、数学模型、算法设计、案例求解四个方面分别对带指定点集和时间窗的定向问题、带指定点集和时间依赖型定向问题、带容量限制和时间窗的团队定向问题进行了研究。重点设计了这三类定向问题的一般启发式算法和遗传算法，并通过案例比较了部分算法。

在带指定点集和时间窗的定向问题中，设计了基于路径顺序规则和优先规则的贪婪算法。在带指定点集和时间依赖型定向问题中，设计了基于指定点集总等待时间最小和插入单位时间收益最大点两个启发式规则的贪婪算法。在带容量限制和时间窗的团队定向问题中，设计了基于插入和扰动操作的迭代局部搜索算法。同时，通过具体案例比较分析了这些一般启发式算法的性能。(www.daowen.com)

带指定点集和时间窗的定向问题、带指定点集和时间依赖型定向问题、带容量限制和时间窗的团队定向问题都是约束性很强的组合优化问题。本章设计的遗传算法方案都结合了问题的特点，融合启发式规则，借鉴类似问题的求解方法，来均衡算法的效果和效率。

虽然本章在几类定向问题的模型和算法方面做了一些创新性的研究工作，得到了一些有价值的理论研究，但限于作者的水平、时间以及定向问题的复杂性，还有许多问题需要在今后进一步研究。