人工蜂群算法具有控制参数少、复杂度低、鲁棒性强的优点，在每次迭代过程中进行全局和局部最优搜索，都具有良好的局部收敛和寻优能力，但它收敛慢，易陷入局部最优。I-ABC算法在人工蜂群算法中引入了邻域变换、轮盘赌选择、侦察蜂计数等方法。经实证分析发现，I-ABC算法在收敛性、非劣解集、多样性指标、世代距离、计算精度、收敛速度、运算效率等方面均优于人工蜂群算法，更适合解决多目标优化问题。
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