Mehiläisten algoritmi jäljittelee mehiläisten käyttäytymistä etsintöjen, priorisoinnin ja muiden tehtävien suorittamisessa. Se kehitettiin vuonna 2005, ja sitä on sovellettu moniin optimointitehtäviin. Tavoitteena on löytää paras ratkaisu ongelmaan, olipa kyse hakukyselystä tai resurssien kohdentamisesta. Päätösprosessit, joita mehiläiset käyttävät luonnossa pesänhoitoon liittyvien ongelmien ratkaisemiseen, voivat olla yhtä tehokkaita muissakin ympäristöissä.
Yksittäinen mehiläispesä käyttää kahden hakutavan yhdistelmää tietojen palauttamiseen; tässä tapauksessa tiedot elintarvikelähteistä. Ensimmäinen on partiolaisten käyttö, jotka etsivät aluetta satunnaisesti löytääkseen tiettyjä alueita tai naapurustoja, jotka todennäköisesti tuottavat hyviä tuloksia. Partiolaiset raportoivat pesälle, ja muut mehiläiset päättävät, mitkä kaupunginosat etsivät intensiivisemmin hyödyllisten resurssien löytämiseksi. Tämä satunnaisten ja paikallisten hakumallien yhdistelmä voi olla optimaalinen joissakin hakuympäristöissä.
Mehiläisten algoritmissa ohjelmoija voi päättää, kuinka monta partiota lähettää, ja heittää heidät tekemään satunnaisia hakuja kaikkiin suuntiin. He etsivät todennäköisimpiä hyödyllisen tiedon lähteitä tai parhaita ratkaisuja useista vaihtoehdoista ja raportoivat näiden tietojen kanssa. Intensiivisemmät lokalisoidut haut näillä alueilla voivat palauttaa parhaat tulokset, jotka on sijoitettu osuvuuden, tehokkuuden ja muiden ohjelmoijan asettamien ominaisuuksien perusteella.
Tämä on esimerkki parviälykkyydestä, jossa algoritmin avulla luodaan joukko kokonaisuuksia, jotka työskentelevät yhdessä ongelman ratkaisemiseksi. Tämä voi poiketa lineaarisemmista algoritmeista, jotka etsivät parhaita tuloksia eri vaiheiden avulla. Mehiläisalgoritmin avulla tutkijat, johtajat ja muut ihmiset, joiden kysymyksiin he tarvitsevat vastauksia, voivat selata nopeasti suuren mahdollisen tulosten kirjaston ja palauttaa parhaat tulokset.
Ihmisoperaattorit eivät ole ainoita, jotka voivat käyttää mehiläisten algoritmia. Automaattiset järjestelmät voivat myös käyttää sitä päätöksentekoprosesseissaan. Tämä joustava algoritmi voi tarjota erilaisia vaihtoehtoja, joiden avulla järjestelmä voi valita parhaan ratkaisemaan tietyn haasteen. Kehittyneessä robotiikassa, hermoverkkojen luomisessa ja vastaavissa aiheissa mehiläisten algoritmi tarjoaa useita monimutkaisia ja toiminnallisia sovelluksia. Tutkijat voivat myös arvioida eri tulosten onnistumista opettaakseen algoritmille käyttäytymisen tulevaisuudessa.