引入一种控制参数少、寻优机制强的人工蜂群算法（ABC），以红松人工林为例基于净现值（NPV）最大为目标优化林分经营措施，并同HookeJeeves直接搜索算法、差分进化算法（DE）、进化策略算法（ES）和粒子群优化算法（PSO）进行对比评估，探讨ABC算法参数配置及各算法特性。通过模拟器推演标准红松人工林的生长及经营过程，以NPV为经营目标，遍历ABC算法参数组合，确定最优参数。结果表明：根据ABC算法参数寻优结果显示，随着蜂群规模大小增加NPV呈上升趋势，当蜂群大小为90时NPV均高于385 500元/hm~2。NPV均值的排序为PSOABCDEESHJ，变异系数的排序为DEPSOABCESHJ；当仅将群体大小减少到5，而其他参数保持最优时，NPV均值排序为ABCDEPSOES，变异系数排序为DEABCPSOES。本研究系统评估了5种林分经营优化算法在最优参数配置下的性能，整体上，DE、PSO和ABC算法均表现优异且能维持候选解的多样性，在处理复杂优化问题时，ABC算法的执行效率颇具优势。通过对比，本研究评估了5种算法优化经营措施的可行性，为ABC算法在林分经营优化中的应用提供了参考。