《表4 VNQFWA与其他算法实验结果对比》
实验3为了进一步验证VNQFWA算法性能,本文选用若干个的启发式算法与VNQFWA进行对比实验,如表4所示。其中,表4中GA-2Opt[22]是结合2-Opt局部优化的改进遗传算法;DPSO-SA[21]是结合模拟退火的改进粒子群算法;K-NN[23]是针对VRP问题所提出的K-NN算法;QEA[24]是量子进化算法;CO-HS[25]是面向CVRP问题的改进和声搜索算法;ABC[26]是混合人工蜂群算法。
图表编号 | XD0035475600 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.05.01 |
作者 | 蔡延光、陈厚仁、戚远航 |
绘制单位 | 广东工业大学自动化学院、广东工业大学自动化学院、广东工业大学自动化学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |