The main conclusions which can be d

The main conclusions which can be drawn from Tables 1 and 2 are as follows:
(9
(ii)
(iii)
(iv)
The algorithm was quite successful: problems involving up to 100 cities were solved optimally.
This compares with 60 cities in the case of the symmetrical distance-constrained VRP [4]. On
the other hand, larger sizes (260cities) were attained in the case of the asymmetrical capacityconstrained
VRP [6].
As observed in previous studies [4, 6, 7, 13, 193 problems in which @ satisfied the triangle
inequality were in general harder to solve than problems in which C did not possess this
property. This can be explained by the fact that in the latter case, the costs of the feasible
solutions have a larger variance, leading to more dominance in the search tree and to earlier
fathoming.
No significant difference could be observed in CPU times for m = n/10 and m = n/20. This
was also the case in symmetrical problems [4]. On the other hand, CPU times tended to
diminish as m grew in the m-TSP [19]. The authors have not yet been able to explain this
discrepancy.
Finally, tighter problems (those with a large value oft) were in general more difficult to solve
since more illegal subtours were generated, leading to more branching.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทสรุปหลักซึ่งสามารถดึงมาจากตาราง 1 และ 2 มีดังนี้:(9(ii)(iii)(iv)อัลกอริทึมสำเร็จมาก: แก้ไขปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการเมืองถึง 100 ได้อย่างเหมาะสมนี้เปรียบเทียบกับเมือง 60 ในกรณีสมมาตรจำกัดจาก VRP [4] บนมืออื่น ๆ ขนาดใหญ่ (260cities) ก็ได้ในกรณีของ asymmetrical capacityconstrainedVRP [6]เป็นการศึกษาก่อนหน้านี้พบใน [4, 6, 7, 13 ปัญหา 193 ที่@พอสามเหลี่ยมความไม่เท่าเทียมกันได้โดยทั่วไปหนักกว่าปัญหาที่ C ไม่มีนี้แก้คุณสมบัติ นี้สามารถอธิบายความจริงซึ่งในกรณีหลัง ต้นทุนเป็นไปได้โซลูชั่นที่มีผลต่างขนาดใหญ่ ผู้นำ การปกครองเพิ่มเติมในการค้นหา และ ไปก่อนหน้านี้fathomingสามารถสังเกตความแตกต่างไม่สำคัญในเวลา CPU m = n/10 และ m = n/20 ได้ นี้ยังเป็นกรณีเกิดปัญหาสมมาตร [4] บนมืออื่น ๆ เวลา CPU มีแนวโน้มที่จะหรี่เป็น m เติบโต m-ช้อนชา [19] ผู้เขียนยังไม่ได้สามารถที่จะอธิบายนี้ความขัดแย้งการในที่สุด ปัญหาสัด (ที่ มีค่าใหญ่ oft) อยู่ทั่วไปที่ยากต่อการแก้ไขเนื่องจาก subtours อย่างไม่ถูกต้องถูกสร้างขึ้น นำไปสู่สาขาอื่น ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้อสรุปหลักซึ่งสามารถดึงออกมาจาก 1 ตารางและ 2 มีดังนี้
(9
(ii)
(iii)
(iv)
ขั้นตอนวิธีการที่ประสบความสำเร็จมาก: ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการขึ้นไปถึง 100 เมืองที่ได้รับการแก้ไขอย่างเหมาะสม.
นี้จะเปรียบเทียบกับ 60 เมืองใน กรณีของสมมาตร VRP จำกัด ทาง [4]. ใน
มืออื่น ๆ ที่มีขนาดใหญ่ (260cities) ได้รับการบรรลุในกรณีที่ไม่สมดุล capacityconstrained
VRP [6].
ในฐานะที่เป็นข้อสังเกตในการศึกษาก่อนหน้า [4, 6, 7, 13, 193 ปัญหาที่ @ พอใจสามเหลี่ยม
ความไม่เท่าเทียมกันอยู่โดยทั่วไปยากที่จะแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นกว่าที่ซีไม่ได้มีนี้
สถานที่ให้บริการ. นี้สามารถอธิบายได้ด้วยความจริงที่ว่าในกรณีหลังนี้ค่าใช้จ่ายที่เป็นไปได้ของ
การแก้ปัญหาที่มีความแปรปรวนขนาดใหญ่ ที่นำไปสู่การปกครองมากขึ้นในการค้นหาต้นไม้และก่อนหน้านี้
fathoming.
ไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญอาจจะมีการตั้งข้อสังเกตในครั้ง CPU สำหรับ m = n / 10 และ m = n / 20. นี้
ยังเป็นในกรณีปัญหาสมมาตร [4]. ในอื่น ๆ มือครั้ง CPU มีแนวโน้มที่จะ
ลดลงเมื่อมขยายตัวใน M-TSP [19]. ผู้เขียนยังไม่ได้รับสามารถที่จะอธิบายเรื่องนี้
แตกต่าง.
ในที่สุดปัญหาที่เข้มงวดมากขึ้น (ผู้ที่มีค่าขนาดใหญ่บ่อย ๆ ) อยู่ในทั่วไปยากที่จะแก้
ตั้งแต่ subtours ที่ผิดกฎหมายมากขึ้นถูกสร้างขึ้นนำไปสู่การแตกแขนงมากขึ้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สรุปหลักที่สามารถดึงจากตารางที่ 1 และ 2 มีดังนี้ :
(
9
( 2 ) ( 3 ) ( 4 )

: ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับวิธีประสบความสำเร็จมากถึง 100 เมืองแก้ไขอย่างเหมาะสม
นี้เปรียบเทียบกับ 60 เมืองในกรณีของสมมาตร vrp [ ระยะทางจำกัด 4 ] บน
มืออื่น ๆที่มีขนาดใหญ่ ( 260cities ) บรรลุกรณี capacityconstrained อสมมาตร vrp

[ 6 ]ที่พบในการศึกษาก่อนหน้านี้ [ 4 , 6 , 7 , 13 , 193 ปัญหาที่ @ พอใจสามเหลี่ยม
ความไม่เสมอภาคในทั่วไปยากที่จะแก้ปัญหามากกว่าปัญหาที่ C ไม่ครอบครองทรัพย์สินนี้

นี้สามารถอธิบายได้โดยความจริงที่ว่าในกรณีหลัง , ค่าใช้จ่ายของการแก้ปัญหาที่เป็นไปได้
มีความแปรปรวนมีขนาดใหญ่ที่นำไปสู่การปกครองในต้นไม้ค้นหาและเร็ว

fathoming .ไม่มีความแตกต่าง สามารถสังเกตได้ในเวลา CPU สำหรับ m = n / M = 10 / 20 นี้
ยังกรณีปัญหาสมมาตร [ 4 ] บนมืออื่น ๆ , CPU ครั้งมีแนวโน้มที่จะ
บางเบาเป็น M เติบโตใน m-tsp [ 19 ] ผู้เขียนยังไม่ได้รับสามารถที่จะอธิบายความแตกต่างนี้
.
ในที่สุดปัญหาสัด ( ผู้ที่มีมูลค่าขนาดใหญ่ๆ ) โดยทั่วไปยากที่จะแก้
เนื่องจากผิดกฎหมายมากขึ้น subtours ขึ้นสู่กิ่ง
เพิ่มเติม .