随着时代的进步,科学研究以及工程实践中的优化问题更多是通过算法来解决,设计有效的算法一直是研究者追求的目标。近年来,进化算法以其出色的求解复杂优化问题能力,受到了业界的广泛关注,目前,进化算法已经广泛应用于多个领域。人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm,简称为ABC）是群智能优化算法之一,它主要模拟蜜蜂分工采蜜行为。该算法结构简单、易于实现、参数较少,因此受到了众多学者的关注和研究。然而,人工蜂群算法同样有着进化算法一些共有的问题。例如,标准ABC算法也存在收敛速度慢、精度低以及过于复杂问题求解失效等问题。针对这些问题,本文对人工蜂群算法进行了不同方式的改进并给出了实际应用案例,主要工作如下:提出基于反向学习的人工蜂群算法（简称OABC算法）。在人工蜂群算法的跟随蜂阶段种群依概率进行反向学习代替跟随蜂搜索的方案,保留标准人工蜂群算法中雇佣蜂和侦察蜂阶段以保证种群的探索能力以及种群的多样性,增设参数控制一般的反向学习过程中对位搜索范围,使得充分利用种群信息和个体信息优化种群的同时提高了对位点的有效性,从而提高反向学习的成功率。仿真实验结果表明,OABC算法有效提升了算法寻优速度和收敛精度。提出基于自适应混合策略的人工蜂群算法（简称AHABC算法）。在OABC算法基础之上,加入了聚焦距离变化率,即种群分散度,利用种群分散度反映算法的搜索进程,进而控制搜索方程的选取,既保证了对种群信息的利用率,又提高了算法对最优个体信息的利用率。另外,为缓和轮盘赌选择方式的选择压力,还采用了Sigma缩放方法对适应度值进行缩放。几种基准函数的仿真实验表明,AHABC算法具有较好寻优性能和较快的收敛速度。以一个实际中的电动车路径规划问题为例,对AHABC算法进行应用。首先介绍了案例背景及电动车配送路径优化的必要性,其次对问题进行了描述分析,建立了EVRP数学模型,并利用AHABC算法进行求解,得到了相应条件下的最优配送策略及最低成本,为实现算法的应用提供了借鉴。