《表1 Solomon数据集测试结果》

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《求解双目标VRPTW的改进混合蚁群算法》

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为了说明本文算法具有适应性和有效性，笔者从标准数据集的每类问题中选取一个进行实验，将实验结果与基本蚁群算法和Teymourian等[6]提出的混合蚁群算法、Ghoseiri等[17]提出的混合遗传算法进行比较。实验用MATLAB 2016a进行编程，在Intel Core i5-5200 CPU，4 GB内存，windows8.1操作系统的计算机上运行。实验参数蚂蚁数量m=15，最大迭代次数itm=60，ρ=0.08，根据参数设置的实验结果取α=2、β=2、Q=80。本文算法在所选问题上运行3次取最优结果，实验结果如表1所示。其中总距离为TD，车辆数为VN。为了便于比较算法平均值之间的差异，设res表示本文结果的平均值，res'表示其他算法结果的平均值，Δ表示结果之间的差距百分比，按式（20）计算。