《表4 机型相关参数：基于混合模拟退火算法的民航运输路径优化》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
从表6可以看出，自适应混合局部搜索算法的误差最大，且结果为局部最优解。本算法误差远低于两种常用算法，说明了算法的有效性。
| 图表编号 | XD00221077900 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.10.20 |
| 作者 | 罗良翌、马宁丽 |
| 绘制单位 | 西安航空职业技术学院、西安航空职业技术学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表2 运输路线与需求量：基于混合模拟退火算法的民航运输路径优化》2020.10.20
- 《表6 三种算法的对比：基于混合模拟退火算法的民航运输路径优化》2020.10.20
- 《表3 运输路径的划分：基于混合模拟退火算法的民航运输路径优化》2020.10.20
- 《表1 不同机型参数：基于混合模拟退火算法的民航运输路径优化》2020.10.20
- 《表4 不同权重仿真方案：基于模拟退火-自适应布谷鸟算法的城市公交调度优化研究》2021.02.01
- 《表1 网络仿真参数：基于粒子群与模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法》2020.09.30
- 《表2 算法参数：基于改进遗传算法的航空运输路径优化问题研究》2020.08.05
- 《表3 民航运输实验参数：基于人工鱼群算法的民航运输路径智能规划算法》2020.09.05
- 《表5 无人机实结果展示：基于人工鱼群算法的民航运输路径智能规划算法》2020.09.05
- 《表4 运输试验结果展示：基于人工鱼群算法的民航运输路径智能规划算法》2020.09.05
- 《表1 民航运输模型参数：基于人工鱼群算法的民航运输路径智能规划算法》2020.09.05
- 《表6 算法性能对比：基于人工鱼群算法的民航运输路径智能规划算法》2020.09.05
- 《表1 集装箱属性：基于混合模拟退火算法的多约束装箱问题研究》2019.12.10
- 《表2 货物数据：基于混合模拟退火算法的多约束装箱问题研究》2019.12.10
- 《表1 各个参数定义说明：基于节约算法的港口集装箱运输路径优化研究》2019.10.25
- 《表2 模拟退火执行过程：基于模拟退火算法的文化创意产品设计优化》2019.10.01
- 《表2 各土层材料参数：基于模拟退火的果蝇优化算法的边坡临界滑面搜索》2019.08.19
- 《表1 实验数据坐标：基于模拟退火算法的粮食调拨路径规划》2019.08.01
- 《表4 基于混合优化的集装箱运输路径优化结果Table 4 Optimization results of container shipping route based on hybrid optimization》2018.01.01
- 《表两种学习算法参数设置：基于模拟退火策略的强化学习路径规划算法》2019.11.15