【摘 要】
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为了弥补原始人工蜂群算法中执行效率低和收敛速度慢的缺点，提出了一种引入“拥挤度”概念的人工蜂群算法。当采蜜蜂进行邻域搜索时，通过拥挤度对采蜜蜂进行数量调控，避免过多的
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为了弥补原始人工蜂群算法中执行效率低和收敛速度慢的缺点，提出了一种引入“拥挤度”概念的人工蜂群算法。当采蜜蜂进行邻域搜索时，通过拥挤度对采蜜蜂进行数量调控，避免过多的采蜜蜂在同一蜜源附近搜索；当拥挤度高时，增加侦查蜂的数量，从而有效提高算法的全局搜索能力，特别是加快算法后期的收敛。通过4个标准测试函数对改进后的算法进行可行性验证，结果表明改进的人工蜂群算法在执行效率和后期收敛速度上都优于原始的人工蜂群算法，可用于网络中组播QoS路由选择的优化过程。
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