الگوریتم زنبور عسل

الگوریتم کلونی زنبور عسل مانند سایر الگوریتم های هوش ازدحامی مرتبط بر رفتار تصادفی المان های آن است و برای حل مسائل بهینه سازی کاربرد دارد. بسیاری از الگوریتم های هوش ازدحامی با الهام گرفتن از طبیعت ایجاد شده اند مانند الگوریتم کلونی مورچگان، الگوریتم پرندگان، الگوریتم فاخته و الگوریتم کلونی زنبور عسل یا Artificial bee colony algorithm که به صورت مخفف BCO نامیده میشود (Bee Colony Optimization) .
برخی کاربردهای الگوریتم بهینه سازی زنبور عسل در علوم مهندسی به صورت زیر است:

• آموزش شبکه عصبی برای الگو شناسی
• زمان بندی کارها برای ماشین‌های تولیدی
• دسته‌بندی اطلاعات
• بهینه‌سازی طراحی اجزای مکانیکی
• بهینه‌سازی چند گانه
• میزان کردن کنترل کننده‌های منطق فازی برای ربات‌های ورزشکار

بسیاری از مسائل به روش های معمول ریاضی قابل حل نیستند و یا حل کردن آنها زمان بسیار زیادی را می طلبد. در این نوع از مسائل ما به دنبال پیدا کردن یک نقطه بهینه در مسئله هستیم که اصطلاحا به آن نقطه، نقطه بهینه می گوییم. نقطه بهینه زمانی بدست می آید که ما کمترین خطا در مسئله را داشته باشیم. الگوریتم هایی تصادفی مانند الگوریتم ژنتیک و الگوریتم های تکاملی برای حل مسائل بهینه سازی استفاده می شوند.

یکی دیگر از روش های حل مسائل بهینه سازی الگوریتم های هوش ازدحامی است که الگوریتم زنبور عسل از جمله این الگوریتم ها است. الگوریتم زنبور (Bee Algorithm) یک الگوریتم گروهی مبتنی بر جستجو است که  در سال 2005 میلادی ابداع شده است.این الگوریتم شبیه‌ سازی رفتار جستجوی غذای گروه‌های زنبور عسل است. در نسخه ابتدایی این الگوریتم، الگوریتم نوعی از جستجوی محلی انجام می‌دهد که با جستجوی تصادفی کتره­­ا ترکیب شده و می‌تواند برای بهینه سازی ترکیبی یا بهینه‌ سازی تابعی استفاده شود.

این الگوریتم نیز مانند سایر الگوریتم های هوش ازدحامی از دو روش اکتشاف و استخراج استفاده می کند. زنبورهای کارگر وظیفه استخراج و زنبورهای ناظر وظیفه اکتشاف را به عهده دارند. زنبورهای کارگر در اطراف یک منطقه (گل های پیدا شده یا منطقه ای که شامل جواب مسئله است) به دنبال جواب بهینه می گردند و زنبورهای ناظر با رفتار تصادفی به دنبال پیدا کردن مناطق جدید هستند (گل های جدید)