《表2 改进鲸鱼算法与基本鲸鱼算法的对比》

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《混合鲸鱼算法在柔性作业车间系统中的应用》

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本文将WOA算法离散化为解决车间调度问题，并加入了变邻域搜索提高算法的局部搜索能力，改进后的鲸鱼算法简写为SWOA。表2将SWOA和WOA运行同样的数据集进行对比测试。算法参数设置如下:工件的数目为n，机器的数目为m，种群数目为30，最大迭代次数为100。将每一个实例独立运行10次，其中表2中的LB和UB分别代表最优解的下界和上界，min代表运行10次程序后得到的求解最大完工时间最小的最优结果，max代表最大值，avg代表单独运行10次之后的平均值。提升率的计算公式为（WOAmin-SWOAmin）/SWOAmin，用于比较SWOA相较于WOA的提升效率。从表2中可以看出，10个测试数据中，SWOA均取得了较好的结果，虽然没有取得最优结，但是相比于WOA，已经有了一定程度的改善。而且在机器数为10和20的时候提升效率最高。图2和图3选取了最复杂的问题mk10，给出了最优解Cmax的甘特图和收敛曲线。