ALNS_IGwS_MPGA三种优化算法综合比较分析数据

数据集概述

本数据集提供了自适应大邻域搜索算法（ALNS）、改进贪心波浪搜索算法（IGwS）和多父代遗传算法（MPGA）三种元启发式优化算法的性能比较分析结果。数据以结构化表格形式呈现，旨在为算法研究人员提供三种算法在不同指标下的对比基准，便于评估各算法的优劣特性。数据集包含单一文件。

文件详解

• 文件名称： Comparisons of ALNS, IGwS, and MPGA.xlsx
• 文件格式： XLSX
• 字段映射介绍： 数据表格预计包含ALNS、IGwS、MPGA三种算法在多个测试问题或场景下的性能指标对比，可能涉及解的质量（如目标函数值）、计算时间、收敛速度、稳定性等关键评估维度。

适用场景

• 优化算法性能评估: 用于系统比较ALNS、IGwS、MPGA三种元启发式算法在解决特定优化问题时的效果。
• 算法选择与决策支持: 为研究人员和工程师在实际应用中根据问题特性选择合适的优化算法提供数据参考。
• 元启发式算法研究: 支持对算法改进、参数调优以及新算法设计的基准测试和验证。
• 运筹学与计算智能教学: 作为算法比较的典型案例，用于相关课程的教学演示和学生实验。