《表3 不同算法间物流成本和价值损失的比较》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于时间窗和温度控制的生鲜商品物流配送优化方法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

为了验证基于K-means聚类的GA-TS混合算法的有效性，将GA-TS混合算法与混合遗传算法（HGA）[18]、多目标粒子群算法（MO-PSO）[19]和改进的蚁群优化算法（IACO）[20]进行比较.分别给定80、100、120个客户点实验数据的各项参数，如表2所示.应用不同算法计算不同求解规模下的物流成本及价值损失，4种算法计算结果如表3所示.