【摘 要】
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为了有效地解决人工蜂群算法容易陷入局部最优的缺陷，提出了一种改进蜂群算法。利用反向学习方法构建初始种群，以提高初始化解的质量。同时，利用分布估计算法构造优秀个体解空间
【机 构】
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上海工程技术大学电子电气工程学院,湖南大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(F020207);上海市科委资助项目(13510501400);上海市工程技术大学《信号与系统》平台课程建设项目(k201602004)
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为了有效地解决人工蜂群算法容易陷入局部最优的缺陷，提出了一种改进蜂群算法。利用反向学习方法构建初始种群，以提高初始化解的质量。同时，利用分布估计算法构造优秀个体解空间的概率模型来进行邻域搜索，以改善算法的搜索性能并防止陷入局部最优。对连续空间优化问题进行了仿真实验，结果表明改进算法具有较快的收敛速度，全局寻优能力显著提高。
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