本研究提出了一种多态元启发式框架（PMF），通过自适应切换机制和实时反馈，动态选择算法，显著提高了高维、动态和多模态环境中的收敛速度和解的质量。

本文介绍了一种名为分层销毁和修复（HDR）的方法，用于解决旅行推销员问题（TSP）。该方法通过销毁和修复操作改进初始解，并采用分层搜索框架压缩输入实例。通过对19个大规模实例的比较，结果显示HDR在计算效率和解决方案质量方面与现有最先进的TSP算法竞争力强。在两个大型实例中，HDR打破了LKH及其变体的世界纪录，并且HDR与LKH完全独立。消融研究证明了分层搜索框架的重要性和有效性。