《表2 算法有效性和稳定性数据分析表》

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《智能仓储货位规划与AGV路径规划协同优化算法》

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在以上实验数据分析的基础上，本文进一步计算了3种算法在所有批次中出库任务总耗时方面的最优值、平均值和方差（见表2）.从计算结果可以看出:综合所有批次的实验数据，协同优化算法的耗时最优值低于遗传算法1.5%，低于贪心算法11.9%；在平均值方面，协同优化算法耗时低于遗传算法18.8%，低于贪心算法28.7%；此外，分析方差数据可以看出，协同优化算法的稳定性远远高于其他算法.因此，同其他两种算法相比，本文提出的协同优化算法在有效性和稳定性方面具有显著优势.