《表3 需求确定的TDVRPTW求解结果》

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《模糊需求下时间依赖型车辆路径优化》

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注:不同学者的计算机配置:1IECE算法Intel（R）Core（TM）2Duo 1.2 GHz；2p–SA算法Intel（R）Core（TM）i7–2620 2.7 GHz；3本文算法Intel（R）Core（TM）i7–7500 3.4 GHz.

由表3结果对比可知:不同的速度时间依赖函数下，在车辆使用数方面，本文算法求得的路径所需车辆数都为10辆，求解结果稳定；在路径成本方面，本文计算结果均优于文献[19]的计算结果；与文献[18]的计算相比较，本文仅在TD3a，TD3c速度时间依赖函数下的求解结果稍差，在其它10种速度时间依赖函数下的求解结果均优于文献[18]，ALNS较IECE、SA相比性能优势明显.综上说明本文算法性能较优，在求解客户需求确定的TDVRPTW问题时，能求到较好的解.