果蝇优化算法(FOA)作为一类新的优化搜索算法，广泛应用于各种优化问题。针对该算法后期求解精度低、容易陷入局部最优且收敛缓慢的缺点，提出一种结合元胞自动机的果蝇优化算法(CAFOA)。该算法在首次求解时利用元胞演化规则选择果蝇最优个体邻域，然后对选择后的果蝇个体位置进行随机扰动，分别用邻域个体复制更新演化前个体位置，再次进行迭代寻优，从而有效克服算法陷入局部最优。对6种常见测试函数进行了运算仿真。实验结果表明，所提算法比传统算法的平均收敛精度提高10%，达到稳定全局最优值的平均迭代次数减少870次，从而论证了算法的有效性。

针对K均值聚类(KMC)算法全局搜索能力差、初始聚类中心选择敏感,以及原始人工蜂群(ABC)算法的初始化随机性、易早熟、后期收敛速度慢等问题，提出了一种改进人工蜂群算法(IABC)。该算法利用最大最小距离积方法初始化蜂群,构造出适应KMC算法的适应度函数以及一种基于全局引导的位置更新公式以提高迭代寻优过程的效率。将改进的人工蜂群算法与KMC算法结合提出IABC-Kmeans算法以改善聚类性能。通过Sphere、Rastrigin、Rosenbrock和Griewank四个标准测试函数和UCI标准数据集上进行测试的仿真实验表明，IABC算法收敛速度快，克服了原始算法易陷入局部最优解的缺点；IABC-Kmeans算法则具有更好的聚类质量和综合性能。