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蜂群算法：从原理剖析到多元应用的深度探索
一、引言
1.1研究背景与意义
在科学研究与工程应用领域，优化问题广泛存在，从资源分配、路径规划到参数优化等，如何高效地寻找最优解或近似最优解一直是研究的重点与难点。传统的优化算法如梯度下降法、牛顿法等，在面对复杂的非线性、多模态问题时，往往容易陷入局部最优解，且计算复杂度较高，难以满足实际需求。随着对自然界生物群体智能行为研究的深入，仿生优化算法应运而生，为解决复杂优化问题提供了新的思路与方法。
蜂群算法作为一种新兴的仿生优化算法，模拟了蜜蜂群体在寻找花蜜过程中的智能行为，如蜜蜂之间的信息交流、分工协作以及对环境的自适应能力等。该算法具有原理简单、
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