本研究所發展之蜂鳥演算法(Hybride artificial bee colony and particle swarm optimization , HBP)係結合蜂群演算法(Artificaial bee colony, ABC)與鳥群演算法(Particle swarm optimization, PSO)的理論基礎，而將個體分為蜂群與鳥群兩個子群，透過兩個子群能相互遷移及交換資訊的特色，不斷地維持兩個子群的尋優能力，以使蜂鳥演算法能搜尋到比蜂群演算法或鳥群演算法更優異的最佳解。
本研究使用常見的23 個標竿函數來進行蜂鳥演算法之理論性測試，透過收斂速率最小值、平均值、子群個體數及運算時間的分析結果，以驗證蜂鳥演算法優於蜂群演算法與鳥群演算法。另外以醫院建築空間配置為例，驗證蜂鳥演算法之實用性，結果顯示蜂鳥演算法可提供較個別蜂群演算法與鳥群演算法更為穩定之數據，與相關文獻比較，本研究所發展之蜂鳥演算法確實具有提供更優異之空間配置組合的能力。

This study hybridizes particle swarm optimization (PSO) and artificial bee colony (ABC) to develop approaches which is more applicable than ABC and PSO.
To hybride of ABC and PSO(HBP) approaches, agents including PSO particles and ABC bees are categorized into two sub-swarms by their species. Sequentially, agents in a sub-swarm are allowed to migrate to the other sub-swarm based on the
sub-swarm fitness. And then, the PSO sub-swarm is permitted to learn from the global information, which involves the best position of the ABCsub-swarm.
Twenty-three benchmark functions are employed to compare performance of HBP approaches against single ABC and PSO approaches. A practical hospital facility layout problem is investigated to validate the practicality of the HBP approaches.
Results reveal the designed HBP approaches have dynamical sub-population sizes,superior performance to single ABC and PSO approaches, improvidences on a referenced hospital layout, and high practicality without judging performance of ABC and PSO on problems.

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