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hABCDE：一种基于人工蜂群算法和差分进化的混合进化算法。人工蜂群算法（ABC）是最新的基于群体智能的算法之一，已经被证明是与其他基于种群的算法相竞争的。然而，ABC方法在解搜索方程方面还存在不足，缺乏更好解的指导和新旧解之间更多的信息交流。在gbest导引ABC（GABC）的启发下，提出了一种新的具有更好解方向的解搜索方程，并将其与原方程相结合。此外，旧解决方案的更多维度受到干扰，以提高两个解决方案（社会学习）之间的信息交换水平。针对差分进化算法收敛速度快的特点，在改进的ABC算法中引入了一种改进的差分进化算法，并引入了一种新的种群突变方案，以期在探索和开发之间取得更好的折衷。在此基础上，本文提出了一种新的混合进化算法hABCDE，它将改进的ABC和修正的DE相结合来求解数值优化问题。最后，在一组20个基准函数上的实验结果表明，hABCDE算法在大多数情况下都能优于ABC、DE和其他一些最先进的DE变体。

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zbMATH中的参考文献（参考文献7条)

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  1. 周惟生；trunong，Dinh-Nhat：一个新的元启发式优化器，灵感来自海洋中水母的行为（2021）
  2. 耶金，泽基；Abaci，Hüseyin:设计问题的蜂蜜形成优化框架（2021）
  3. 苏帕卡，P。；Mahato，S.K.：基于ABC算法的无缺货和统一需求的模糊随机预付款库存模型（2018）
  4. 崔来忠；李成辉；朱泽萱；林秋珍；文、真坤；鲁南；王家纯；陈建勇：一种新的基于自适应种群规模的数值函数优化人工蜂群算法（2017）
  5. Li，Wei:一种改进的云粒子差分进化算法（2016）
  6. 尤特库兰，阿尔克；Emel，Erdal:用于全局优化的自适应人工蜂群算法（2015）
  7. 香，万里；马守峰；安美青：基于人工蜂群算法和差分进化的混合进化算法（2014）