【摘 要】
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智能优化算法已被应用于多个领域,如函数优化、多目标优化、图像处理等.人工蜂群算法（ABC）是智能优化算法之一,具有操作简单、易实现、鲁棒性强的特点,然而人工蜂群算法存在收敛速度慢、局部搜索能力弱的缺点.因此本文重点研究人工蜂群算法在搜索策略方面的改进,并应用于函数优化和0-1背包问题的求解.主要工作如下:（1）针对人工蜂群算法种群交流单一导致的协作不足问题,通过引入差分变异搜索策略和折射反向学习搜
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智能优化算法已被应用于多个领域,如函数优化、多目标优化、图像处理等.人工蜂群算法（ABC）是智能优化算法之一,具有操作简单、易实现、鲁棒性强的特点,然而人工蜂群算法存在收敛速度慢、局部搜索能力弱的缺点.因此本文重点研究人工蜂群算法在搜索策略方面的改进,并应用于函数优化和0-1背包问题的求解.主要工作如下:（1）针对人工蜂群算法种群交流单一导致的协作不足问题,通过引入差分变异搜索策略和折射反向学习搜索策略,提出了基于折射反向学习的人工蜂群算法（CRABC）.首先介绍了差分变异及折射反向学习机制,然后提出相应的搜索策略并将其融入人工蜂群算法,最后通过对12个基准测试函数的实验,验证了 CRABC算法性能.实验结果表明:采用的搜索策略有助于提高算法性能,CRABC算法提高了求解质量和收敛速度.（2）针对人工蜂群算法全局搜索能力强,但易陷入局部最优的缺点,提出了基于收敛因子和协方差变异的人工蜂群算法（LWABC）.分别对引领蜂和跟随蜂的搜索策略进行改进来平衡算法的探索和开发能力.首先在引领蜂的搜索方程中引入收敛因子,然后在跟随蜂阶段通过概率选择的方式确定是否对最优解进行协方差变异,变异操作可以提高算法跳出局部最优解的能力.通过对基准测试函数的实验,验证了 LWABC算法性能.（3）在离散优化领域,针对人工蜂群算法求解0-1背包问题时搜索盲目等缺陷,提出了改进的离散型人工蜂群算法（GDABC）.GDABC算法一方面引入差分变异和收敛因子对搜索方程进行改进,避免不必要的搜索;另一方面结合贪心修复与优化算法对不可行解进行修复与优化,使邻域搜索更有效.实验结果表明,GDABC算法在求解质量方面有改善.
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