《表3 与典型ABC改进算法比较实验结果（D=30)》

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《结合JADE和CoDE差分算子的人工蜂群算法》

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AMDABC与典型的ABC改进算法进行比较，具体包括MABC（modified artificial bee colony algorithm）[10]、GABC（global-best-guided artificial bee colony algorithm）[8]、CABC（crossover artificial bee colony algorithm）[25]。MABC试图通过在解搜索方程中同时改变多个变量来提高人工蜂群的性能。GABC将全局最优解的信息结合到解搜索方程中以提高解搜索方程效率。CABC通过改进解搜索方程来提高算法搜索能力及加快收敛速度。在19个标准函数上，分别进行了两个数据维度（D=30和D=50）的实验比较。所有算法独立运行25次，参数masFES的值设置为5000D，计算25次独立运行的均值和方差。具体实验结果见表3和表4，其中mean表示均值，std表示方差，win表示算法在19个测试函数上取得最优结果的个数，其中对取得最优结果的情况进行了加粗处理。