研究在三张具有不同地形的地图上构建测试实例，设置包含60至150个目标节点、5至20台机器人的多种配置，每种配置进行30次随机测试，并在统一的60秒求解时间上限下，与已有的开源求解器PyVRP、Google OR-Tools及经过负载均衡调优的OR-Tools进行比较。结果显示，在仅包含分配约束，以及同时包含分配约束与资源约束的实验中，PyRCH持续取得更低的最大完成时间；加入时间窗口约束后，其解质量与PyVRP接近，并优于调优后的OR-Tools。

在代表性的分配约束及资源约束测试中，PyRCH 能够在不到0.1秒的时间内找到高质量解，并随着计算时间增加继续改进，体现出用于在线任务规划的潜力。