类别

算法

优点

缺点

优化效率

难易程度

精确算法

动态规划、分枝定界法

求解小规模数据， 较易得出结果准确

不易求解大规模 路径优化问题

一般

简单

启发式算法

GA

利于实现全局最优， 易于实现并行化

参数选择困难，特定 问题需具体设计

较低

困难

TB

利于克服局部最优难题

对初始解依赖性强

较低

困难

SA

利于实现全局最优

适用小规模数据问题

一般

较难

ACO

具有较好的鲁棒性 且易于求解

耗费时间长，易陷入 局部最优

较低

较难

C-W算法

易于理解且容易与 企业实际相结合

面对不稳定客户状态， 操作难度增加

高

简单