蜜蜂算法是一种模仿蜜蜂的觅食行为的元启发式算法。该算法执行一种与随机搜索相结合的邻域搜索，可用于组合优化和功能优化。给定参数目标函数，蜜蜂算法目标是找到最大化/最小化目标函数输出的参数值。
蜜蜂算法原理
蜜蜂使用侦察蜂探索被认为最有可能产生有利结果的区域来寻找食物。侦察蜂随机搜索找到食物最丰富的区域，然后蜜蜂进行更有序、更本地化的搜索，直到找到最有效的食物回收过程。
具体为：使用一组人工蜜蜂对解空间进行采样，侦察蜂随机搜索最有可能产生有利结果的区域来寻找食物，成功找到食物的侦察蜂会招募数量不定的观察蜂在最合适的解决方案附近进行搜索。如此重复全局和局部搜索的循环，直到找到可接受的解决方案。
蜜蜂算法步骤
1.根据目标函数评估种群的适应度；
2.为邻里本地搜索选择最佳地点；
3.为选定的地点招募觅食蜜蜂并评估它们的适应度；
4.从每个本地地点中选择最适合的蜜蜂作为新地点中心；
5.如果一个地点在一次本地搜索中未能改进，则其邻域大小会减小；
6.如果一个地点未能在周期内改进，则该站点被放弃；
7.分配剩余的蜜蜂均匀搜索整个搜索空间并评估它们的适应度；
8.如果不满足停止条件，则返回步骤2。
蜜蜂算法使算法工程师能够解决涉及大量数据的复杂问题，根据特定标准对结果进行分类，然后优先考虑最有可能产生可行解决方案的结果。
蜜蜂算法常见应用
蜜蜂算法的实际应用有以下几种：
