L’algoritmo delle api imita il comportamento delle api per eseguire ricerche, stabilire le priorità e altre attività. È stato sviluppato nel 2005 ed è stato applicato a una serie di problemi di ottimizzazione. L’obiettivo è determinare la migliore soluzione a un problema, che si tratti di una query di ricerca o dell’allocazione delle risorse. I processi decisionali utilizzati dalle api in natura per risolvere i problemi relativi alla gestione degli alveari possono essere ugualmente efficaci in altri ambienti.
Un singolo alveare utilizza una combinazione di due metodi di ricerca per restituire i dati; in questo caso, informazioni sulle fonti di cibo. Il primo è l’uso di esploratori, che scansionano una regione in modo casuale per individuare aree specifiche, o quartieri, che potrebbero dare buoni risultati. Gli scout fanno rapporto all’alveare e le altre api decidono in quali quartieri cercare più intensamente per individuare risorse utili. Questa combinazione di modelli di ricerca casuali e locali può essere ottimale per alcuni ambienti di ricerca.
Nell’algoritmo delle api, il programmatore può decidere quanti scout inviare, scacciandoli per effettuare ricerche casuali in tutte le direzioni. Individuano le fonti più probabili di dati utili o le soluzioni più ottimali in una serie di scelte e riportano con questi dati. Ricerche localizzate più intensive in queste regioni possono restituire i migliori risultati, classificati in termini di pertinenza, efficacia e altre caratteristiche che il programmatore può impostare.
Questo è un esempio di swarm intelligence, in cui un algoritmo prevede la creazione di un gruppo di entità che lavorano insieme per risolvere un problema. Questo può differire da algoritmi più lineari, che si muovono attraverso una serie di passaggi per trovare i migliori risultati. L’utilizzo dell’algoritmo delle api può consentire a ricercatori, manager e altre persone con domande a cui devono rispondere di setacciare rapidamente una vasta libreria di possibili risultati per restituire il migliore e classificarli in base alle preferenze per determinare quale perseguire.
Gli operatori umani non sono gli unici a poter utilizzare l’algoritmo delle api. I sistemi automatizzati possono anche utilizzarlo nei loro processi decisionali. Questo algoritmo flessibile può fornire una gamma di opzioni, consentendo al sistema di selezionare quella migliore per risolvere una determinata sfida. Per la robotica avanzata, la creazione di reti neurali e argomenti simili, l’algoritmo delle api offre una serie di applicazioni complesse e funzionali. I ricercatori possono anche valutare il successo di vari risultati per insegnare all’algoritmo come comportarsi in futuro.