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人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂觅食行为的群智能优化算法，具有较好的全局搜索能力，但收敛速度较慢且容易陷入局部最优。针对其不足之处，提出了一种基于错位突变策略的人工蜂群算法（DMABC）。该算法在搜索蜜源的时候运用错位突变策略增强种群多样性，并使用排序选择机制和新的比较机制防止过早收敛。通过对几个标准测试函数的实验表明，改进算法具有更快的收敛速度，优化精度更高。