为了充分利用种群的全局统计信息，将分布估计算法引入二进制人工蜂群算法，提出一种基于分布估计的二进制人工蜂群算法。该算法利用分布估计算法获得的全局统计信息引导候选解的产生，提高了全局探索能力；采用直接针对离散域的多维邻域更新策略，加快了收敛速度，降低了计算复杂度。仿真结果表明，与传统二进制人工蜂群算法相比，改进算法在优化精度、收敛速度和鲁棒性方面均有明显改善。