Алгоритм пчелиной колонии

Основной целью работы пчелиной колонии в природе является разведка пространства вокруг улья с целью поиска нектара с последующим его сбором. Для этого в составе колонии существуют различные типы пчёл: пчелы-разведчики и рабочие пчёлы-фуражиры (кроме них, в колонии существуют трутни и матка, не участвующие в процессе сбора нектара). Разведчики ведут исследование окружающего улей пространства и сообщают информацию о перспективных местах, в которых было обнаружено наибольшее количество нектара (для обмена информацией в улье существует специальный механизм, именуемый танцем пчёл). Далее по наиболее перспективным направлениям вылетают рабочие пчёлы, которые занимаются сбором нектара, попутно проводя уточнение информации разведчиков о количестве нектара в некоторой окрестности от указанной разведчиком области. Работа этих типов пчёл в улье обеспечивает эффективную разведку окружающего пространства и сбор нектара.

Алгоритм пчелиной колонии может применяться для решения дискретных (комбинаторных) и непрерывных задач глобальной оптимизации^[2][3] и имеет достаточную степень схожести с мультистарт-алгоритмами. Обычно он включает в себя начальную разведку и последующую работу пчёл улья. При инициализации (начальной разведке) производится выполнение разведки пространства признаков с целью определения ${\displaystyle K}$ его наиболее перспективных точек с наилучшими значениями целевой функции ${\displaystyle f(X)=f(x_{1},x_{2},...,x_{n})}$ (в простейшем случае с использованием метода случайного перебора), которые запоминаются в улье. После этого в окрестностях выбранных точек производится локальная разведка в пределах заданного радиуса разведки ${\displaystyle R}$ с целью попытки уточнения решения (улучшения рекорда), при этом при достижении улучшения в улье сохраняются обновлённое значение рекорда ${\displaystyle f^{*}}$ и соответствующий ему вектор параметров целевой функции ${\displaystyle X^{*}}$. Комбинируя работу пчёл-разведчиков и рабочих пчёл на протяжении заданного числа итераций ${\displaystyle C}$, алгоритм обеспечивает постепенное улучшение запоминаемой выборки ${\displaystyle {\mathfrak {R}}=[X_{1},X_{2},...,X_{K}]}$ из ${\displaystyle K}$ решений. По завершении его работы из указанного множества решений выбирается наилучшее, что является результатом работы алгоритма.