《表3 标准算例1仿真结果分析》

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《基于FA-IACS算法的车辆路径问题优化》

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注:BKS为近似最优解．

为了更好地比较算法之间性能，本文采用国际VRP算例库中经典案例中的E＿n22＿k4，E＿n30＿k3，E＿n33＿k4，E＿n51＿k5进行测试，时间单位为秒，仿真结果如表3所示．从表3中可以看出，FA-IACS算法在标准案例中算法仍具有较高的精度，对近似最优解的偏差率更低，准确性更高；而计算时间上该算法也大幅度地缩短了小规模案例计算时间，如算例E＿n22＿k4，本算法计算时间为15.45 s，与ACS的90.45 s，以及IACA算法的60 s相比具有更快的速度，证明了本文算法的高效性．图2为算例E＿n22＿k4中三种算法计算100次目标值的变化情况．从图2中可以看出，ACS算法得出的目标值较高，且稳定性较差，所得结果波动性较强，而本文算法目标值最低，且稳定性更好，波动幅度更低．