TTDmin是在使用所有提出的算法的实验中获得的最低目标函数值。解释为什么采用所有提出的算法的实验中获得的最低目标函数值而不是使用下界或最优解（精确算法）

我们采用所有提出的算法的实验中获得的最低目标函数值（TTDmin）而不是使用下界或最优（精确算法）的原因如下：

1. 实际可行性：在实际问题中，精确算法可能难以应用。精确算法通常需要更多的计算资源和时间，因此在处理大规模问题时可能不切实际。而使用近似算法可以在更短的时间内找到接近最优解的解决方案，更符合实际应用的需求。

2. 近似性能评估：采用所有提出的算法的实验中获得的最低目标函数值（TTDmin）提供了一种评估算法性能的标准。通过比较不同算法在相同数据集上得到的目标函数值，我们可以判断哪个算法在给定问题上表现最好。这种评估方法更加直观且易于比较算法之间的性能差异。

3. 算法改进：通过实验中获得的最低目标函数值，我们可以了解到目前已提出的算法对于特定问题的最佳性能。这为进一步改进算法提供了指导和灵感，可以通过优化算法的设计和参数来尝试获得更好的结果。

总之，采用所有提出的算法的实验中获得的最低目标函数值（TTDmin）是一种更实际、可行且直观的性能评估方法，适用于大规模问题且可为算法改进提供指导。