文献综述（或调研报告）：
1、人工蜂群算法的发展与原理
近年来，进化算法持续发展，出现了诸如遗传算法、粒子群算法、微分进化算法、布谷鸟搜索算法、人工蜂群算法等。
人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm）最早由Karaboge在2005年提出，是一种受自然界中蜂群采蜜所启发而被提出的算法。它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进行优劣的比较，通过各人工蜂个体的局部寻优行为，最终在群体中使全局最优凸现出来，有着较快的收敛速度。
ABC算法中，有三组蜜蜂群体：引领蜂、跟随蜂和侦察蜂。蜂群的前半部分由引领蜂组成，另一半则代表跟随蜂。也就是说，引领蜜蜂的数量等于跟随蜜蜂的数量。其中，引领蜂负责寻找附近可用的食物来源，并通过跳舞将所需信息传递给跟随蜜蜂。此后，跟随蜜蜂通过其适应性选择更好的食物来源，进一步寻找新的食物位置。同时，当食物来源的位置未通过预定的周期（最大限制）更新时，引领的蜜蜂成为侦察蜂，以前的食物位置被新的食物位置替换。
总的来说，算法分为四个阶段：初始化阶段、引领蜂阶段、跟随蜂阶段和侦查蜂阶段。初始化阶段随机生成的D维实值向量填充，初始总体集合包括SN个解。引领蜂阶段，引领蜂对其对应的蜜源生成一个新的随机的蜜源，然后通过贪婪算法在两个蜜源中进行选择。跟随蜂阶段，跟随蜂通过轮盘赌的方法根据概率选择蜜源，然后对蜜源进行修正，然后再根据贪婪算法进行选择。侦查蜂阶段，如果在某个周期（最大限制）内，蜜蜂的记忆中没有持续更新蜜源位置，则相应的引领蜜蜂将放弃先前的食物源，成为侦查蜂。侦察蜂随机产生一种新的食物来源。
2、国内外蜂群算法的研究进展及改进
随着人工蜂群算法的进一步研究，出现了诸多基于人工蜂群算法的改进算法，如全局最佳人工蜂群算法（GABC），增强人工蜂群算法（EABC），混合人工蜂群算法（HABC），增强人工蜂群算法（ENABC），基于交叉的全局人工蜂群算法（CGABC）等。
在ABC算法中，算法的效率及收敛的关键是如何设计好适应度函数、种群的更新过程和如何避免陷入局部最优，在原始人工蜂群算法中，引领蜂从其邻域中随机选取一个食物源进行迭代更新，这种更新方式得到的新食物源，在算法中不能保证它是一个质量较好的解，可能导致算法局部搜索的能力下降。于是在交叉全局人工蜂群算法中，引入了遗传算法的交叉算子。交叉操作将种群的父代个体基因中优秀的基因遗传给子代，通过配对方式进行基因交换重组，重组结合形成新的个体，在一定程度上充分提高了种群的多样性，提高了算法整体的优化能力。
在传统ABC算法寻优过程中，可能出现算法陷入局部最优的情况。混合人工蜂群算法在人工蜂群算法的循环过程中，构造出一个新的搜索策略。该策略扩大了个体的搜索范围，提高了局部搜索的能力，从而加快了算法的收敛速度。为了进一步提高算法的收敛能力，引入了淘汰规则。当满足淘汰规则时，随机选择一个与最优不同的个体，通过与最优个体进行算数交杂或最优个体的变异来更新自己，以加快适应值向最优值更新。最后，对种群的个体进行差分操作，来维护种群的多样性。
