【摘 要】
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人工蜂群算法作为一种新生代的优化算法，近年来在众多科学领域中表现出一定的优势，但是其收敛速度并不高效，并且容易过早地陷入局部最优。首先通过对适应度选择进行改进，提高算法
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人工蜂群算法作为一种新生代的优化算法，近年来在众多科学领域中表现出一定的优势，但是其收敛速度并不高效，并且容易过早地陷入局部最优。首先通过对适应度选择进行改进，提高算法的收敛速度，同时结合模拟退火算法，一定程度上避免过早陷入局部最优。最后用一组基准函数进行实验，证明改进后的人工蜂群算法有更好的优化性能。
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