【摘 要】
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针对细菌觅食优化算法（BFOA）全局搜索能力差和易陷入局部最优的缺点，提出一种混合人工蜂群算法（ABC）的自适应细菌觅食优化算法。借鉴ABC的雇佣蜂行为，设计一种新的雇佣蜂式趋化方式
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(91220301,61371040);高等学校学科创新引智计划基金资助项目(B13022)
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针对细菌觅食优化算法（BFOA）全局搜索能力差和易陷入局部最优的缺点，提出一种混合人工蜂群算法（ABC）的自适应细菌觅食优化算法。借鉴ABC的雇佣蜂行为，设计一种新的雇佣蜂式趋化方式，以提高算法的全局搜索能力。同时将原固定步长趋化改为自适应步长趋化，以提高算法的求解精度。引入种群多样性评价，依据评价结果完成2种趋化方式的自适应切换。为克服直接复制带来的多样性降低问题，提出基于t分布扰动的复制方式，同时设计基于对立学习的侦察蜂式迁移，以避免算法的早熟。仿真实验结果表明，与ABC和BFOA算法相比，该算法的寻
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