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提出采用邻域搜索机制来改进人工蜂群算法的解搜索方程,从当前食物源的环形邻域拓扑结构中选择较优的邻居食物源进行开采,平衡算法的勘探与开采能力。此外,为保存侦察蜂的搜索经验,提出采用一般反向学习策略生成被放弃食物源的反向解,提高算法的搜索效率。在20个典型的benchmark函数上验证算法的性能,并与6种知名的改进算法进行对比。实验结果表明：本文算法在收敛速度和解的精度上均有较大优势。