马进琴，封成智，2，丁宏斌，杨 蕾，张小荣

（1.甘肃省生产力促进中心，甘肃 兰州 730000；2.甘肃农业大学 信息科学技术学院，甘肃 兰州 730070；3.甘肃省农业机械化技术推广总站，甘肃 兰州 730000）

一、引言

人工蜂群算法是2005 年由土耳其学者Karaboga D 和Akay B（2009）[1]提出的模拟蜜蜂群体采蜜的仿生智能计算方法，后来被广泛应用到通信工程、神经网络、数据挖掘、农田水利、电力系统、数值优化等多个领域[2]。自ABC 算法提出以来，已引起大量学者的关注并产生诸多科研成果，胡珂等（2011）[3]构造出具有引导趋势的蜂群算法，避免了局部最优解缺点，搜索性能明显提高；黄玲玲等（2012）[4]分析提出了集成差分进化算法和人工蜂群算法各自优势的混合算法；王志刚和夏慧明（2014）[5]将改进后的算法应用于求解多维背包问题，有效验证了算法的可行性。

BP 神经网络属于多层前馈神经网络中的一类。Wang X G 等（2004）[6]基于误差函数中隐藏层神经元的饱和度问题，提出新的公式，有效避免了陷入局部最优问题；Gao W（2003）[7]引入与进化计算相关理论，进而优化BP 神经网络算法；李杰和韩正之（2000）[8]设计了一个新的BP 神经网络学习函数，主要通过研究误差函数及其泛化能力，明显促进了网络的学习效果；李茂军等（2004）[9]提出把人工免疫算法与BP 神经网络相结合从而优化算法性能；彭喜元等（2003）[10]提出了BP 神经网络与ACO 算法相结合的改进融合算法。

伴随世界各国企业转型的大环境，知识经济应运而生，Prahalad C K 和Hamel G（1990）[11]提出“核心竞争力”的概念，此后各领域研究者将理论结合与各行各业实际，形成了不同的派别和观点。……