【摘 要】
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由Karaboga发明的人工蜂群（ABC）算法是一种生物学启发的优化算法,与一些传统的生物学启发式算法如遗传算法（GA）、差分演化（DE）和粒子群优化（PSO）相比,已被证明具有一定的优越性。然而
【机 构】
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由Karaboga发明的人工蜂群（ABC）算法是一种生物学启发的优化算法,与一些传统的生物学启发式算法如遗传算法（GA）、差分演化（DE）和粒子群优化（PSO）相比,已被证明具有一定的优越性。然而,ABC算法在解决方案搜索方程中仍然存在不足之处,该方程擅长于探索,但在开发方面却相对不足。受粒子群优化算法的启发,我们提出了一种改进的ABC算法,称为MABC算法,通过将全局最佳gbest解决方案的信息并入解决方案搜索方程来改进开发。通过基准函数上测试的实验结果表明,在大多数实验中,MABC算法可以胜过基本AB
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