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由于人工蜂群（artificial bee colony，ABC）算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点，采用设置自适应缩放因子和基于适应度排序的选择方式代替传统的轮盘赌模型，提出了一种改进的快速人工蜂群算法（fast artificial bee colony，FABC）．基于这种FABC算法对4个离散变量的几何优化模型进行了优化，并与遗传算法（GA）、蚁群算法（ACA）、启发式粒子群优化算法（HPSO）和群搜索算法（GSO）作了比较．结果表明，这种改进的人工蜂群算法具有较好的收敛精度．另外，ABC算