《表8 基准实例上的调度结果(成本值)》

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《航班着陆管制中结合扰动算子与参考集的改进VNS优化方法》

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由表9可以看出，随着飞机数量的增加，各种方法的计算时间也增加。其中，本文方法在8个实例上的平均执行时间为2.04 s，明显小于GARDE方法的3.46 s，与CPS-AC方法近似。这是因为本文在变邻域搜索中融入了参考集和扰动机制，减少了算法的无效搜索，且具有较强的逃离局部最优陷阱的能力，所以整体优化时间较短。CPS-AC方法采用受限位移约束策略来改进蚁群算法，当受限位移设置较小时，该方法在求解质量和效率上相对于经典蚁群算法有明显提升，所以执行时间也较短。而GARDE方法将遗传算法与禁忌搜索算法相结合，一定程度上提高了单个算法的求解能力，但是这种结合会明显增加计算复杂度，使优化时间增加。