耦合动态拥挤选择与迁移机制的变维扰动人工蜂群算法

来源：计算机工程与应用杂志2026年第1期北京时间：

作者：于海波, 雷英铎, 曾建潮

单位：1.中北大学 计算机科学与技术学院，太原 030051；2.中北大学 电气与控制工程学院，太原 030051

摘要：针对人工蜂群算法存在的探索与开采失衡、收敛精度不足等性能短板，提出一种耦合动态拥挤选择与迁移机制的变维扰动人工蜂群算法MABC-ICBO。该算法在雇佣蜂阶段引入基于种群历史多样性的自适应拥挤度调节机制，采用分组抽样策略构建拥挤邻域父代个体集，通过动态竞争替换维持种群多样性；在观察蜂阶段融合生物地理学优化迁移算子与基于种群历史最优的双偏好开采方程，构建混合选择机制增强局部搜索能力；同时提出线性动态维度扰动策略，通过适时调整个体搜索维度规模实现探索与开采的资源优化配置。基于CEC’2017测试集的实验表明，MABC-ICBO在19/29测试函数上显著优于6种对比算法，且Friedman排名第一。在山区静态障碍物场景下的无人机航迹规划任务中，MABC-ICBO较对比算法平均降低飞行成本1.25%~7.40%，生成的航迹路径更平滑且安全性更高。

关键词：人工蜂群算法,拥挤选择策略,迁移算子,动态维度扰动,无人机航迹规划