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分析人工蜂群算法（ABC及其改進算法的不足，通過驗證人工蜂群算法解空間在時間維度上的馬爾可夫性，提出將ABC算法分為兩個階段的 improved Markov ABC（ IMABC）算法。第一階段運行ABC算法得出初始解空間，第二階段利用馬爾可夫鏈對第一階段產生的解空間進行重構，并進一步預測新解。 IMABC算法減少了人工蜂群算法的隨機性，同時避免了因依賴某一最優(yōu)值導致的算法早熟。給岀了 IMABC算法的偽代碼，并對其收斂復雜度和尋優(yōu)能力進行了分析。將 IMABC算法、GABC算法和ABC算法在9個典型測試函數上運行，分別比較算法的收斂精度、收斂效率和運行時間，得出 IMABC算法優(yōu)于GABC算法和ABC算法的結論，并通過比較驗證了分割參數和解空間維度對函數尋優(yōu)過程的影響。
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