针对差分进化（differentialevolution，DE）算法搜索效率较低和容易陷入局部最优的缺点，设计了基于SA的混合差分进化算法（SA-basedhybridDE，SAHDE），以提高DE算法的全局寻优能力。该算法采用自适应变异算子和交叉算子，并结合模拟退火（simulatedannealing，SA）算法的Metropolis准则。首先通过标准测试函数对改进的SAHDE进行性能测试，证明了该算法比DE、自适应混合DE（adaptivehybridDE，AHDE）和遗传算法（geneticalgorithm，GA）更有效。进而将该算法运用到联合补货—配送集成优化（典型