《表1 实验结果：基于改进离散人工蜂群算法的同类机调度优化》

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《基于改进离散人工蜂群算法的同类机调度优化》

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首先，在收敛速度方面，由图2（a）～(d）的4种算例的求解曲线可以看出，IDABC算法的收敛速度要明显快于其他3种算法；其次，在求解精度方面，由表1实验数据可知，对于所有15个算例的求解结果，IDABC算法求解的平均值、最优值和最劣值均优于其他5种算法，与5种算法中表现最好的HDABC算法相比，求解精度平均提高了4.1%，且实验规模越大，IDABC算法的优越性越明显，表明IDABC算法在求解精度上是6种算法中最好的；最后，在算法的稳定性方面，由表1实验数据可知，除了算例J80M10和J200M6，IDABC对其求解的方差略差于HDABC的求解结果外，对其余13个算例的求解结果，IDABC算法求解的方差均为最优，与HDABC算法相比，稳定性平均提高了26.9%，且对于大规模的问题IDABC算法也能保证平均误差很小，表明IDABC算法在求解的稳定性方面总体上优于其他5种算法。综上所述，在以上6种算法解决Qm|rj|Cmax型同类机调度问题中，本文改进的离散人工蜂群算法在算法的求解质量方面和求解的稳定性方面均为最优，且明显优于IGSO、GA和PSO算法，在收敛速度方面优于HDABC、IGSO和ABC等算法。