受蜜蜂觅食行为的启发，

资 源 简 介

受蜜蜂觅食行为的启发，

详 情 说 明

蜜蜂算法（BEA）是一种基于蜜蜂觅食行为的元启发式优化算法，它通过模拟蜂群中的分工协作机制来解决复杂的优化问题。该算法属于群体智能范畴，与蚁群算法、粒子群优化等同属生物启发式计算的重要分支。

算法核心思想围绕三种蜜蜂角色展开。雇佣蜂负责在已知蜜源周围局部搜索，观察蜂根据蜜源质量选择性地跟随搜索，而侦察蜂则随机探索新区域以避免陷入局部最优。这种角色分配机制实现了勘探与开发的动态平衡，使算法兼具全局搜索能力和局部精细调整特性。

蜜蜂算法在连续优化、组合优化问题中展现出独特优势，特别是在高维、非线性场景下。其自适应搜索策略能有效处理目标函数不可导或存在噪声的情况，且参数较少便于实现。典型应用包括神经网络训练、工程设计和调度优化等领域。

该算法经过多年发展已衍生出多种改进版本，如快速蜜蜂算法、量子蜜蜂算法等，通过引入自适应步长、混沌搜索等策略进一步提升性能。研究者也常将其与其他优化算法融合，形成混合优化框架以应对更复杂的现实问题。