人工蜂群（ABC）是为解决约束性和非约束性优化问题而编写的众多随机优化算法之一。 这种新颖的优化算法非常有效，而且前景广阔。 与其他优化算法相比，它是有利的，并且在某些情况下，它被证明比某些已知算法（例如，粒子群优化（PSO））更好，尤其是在石油中可能遇到的井位优化问题中行业。 在本文中，对ABC算法进行了修改，以提高其速度和收敛性，从而找到井位优化问题的最佳解决方案。 研究了两种算法的控制参数变化的影响，以及在研究案例中算法的性能。 改进的ABC（MABC）算法比人工蜂群算法具有更好的结果。 注意到，对于所研究的两种算法，ABC算法的性能都随着其优化代理数量的增加而增加。 改进的ABC算法克