蜜蜂算法是一种受蜜蜂觅食行为启发的群体智能优化方法。 它旨在通过模拟蜂群如何有效地定位和利用食物来源来解决复杂问题。 与其他基于群体的方案（例如，粒子群优化）一样，它使用代理群体（在本例中为“蜜蜂”）来迭代地探索和改进解决方案。 该算法强调平衡探索（搜索新区域）和利用（改进已知解决方案），使其对于存在多个良好解决方案的多峰优化任务非常有效。
该算法分阶段工作。 最初，“侦察蜂”随机搜索问题空间以识别潜在的解决方案（食物来源）。 使用适应度函数评估每个解决方案。 适应度更高的解决方案会吸引更多的“雇佣蜂”，它们在这些点周围执行本地搜索以改进它们。 例如，在路由问题中，这可能涉及调整路径的航点以最大限度地减少行驶时间。 接下来，“观察蜂”观察雇佣蜂的结果，并有概率地选择有希望的解决方案进行进一步研究，优先考虑适应度更高的选项。 这模仿了真实蜜蜂用来交流食物来源质量的“摇摆舞”行为。 经过多次迭代，低质量的解决方案被放弃，侦察兵继续探索新的区域以避免局部最优。
开发人员可以将蜜蜂算法应用于诸如作业调度、工程设计或机器学习超参数调整等问题。 例如，在任务调度方案中，蜜蜂可以代表不同的时间表，其适应度基于完工时间或资源使用情况来计算。 该算法的优势在于它的简单性和适应性：它只需要最少的特定于问题的调整，并且可以很好地随并行化进行扩展。 实现通常涉及用于探索/利用阶段、适应度评估和概率选择机制的循环。 虽然不像遗传算法那样被广泛采用，但它为传统的基于梯度的方法难以解决的问题提供了一个有用的替代方案，尤其是在处理不连续或嘈杂的搜索空间时。