Hvad er bier-algoritmen?
Bieralgoritmen efterligner honningbieres opførsel for at udføre søgninger, prioritering og andre opgaver. Det blev udviklet i 2005 og er blevet anvendt til en række optimeringsproblemer. Målet er at bestemme den bedste løsning på et problem, hvad enten det er en søgeforespørgsel eller ressourcetildeling. Beslutningsprocesser, der bruges af bier i naturen til at løse problemer, der vedrører forvaltning af bikuber, kan være lige så effektive i andre miljøer.
En individuel bikube bruger en kombination af to søgemetoder til at returnere data; i dette tilfælde information om madkilder. Den første er brugen af spejdere, der scanner et område tilfældigt for at lokalisere bestemte områder eller kvarterer, der sandsynligvis giver gode resultater. Spejderne rapporterer tilbage til bikuben, og de andre bier beslutter, hvilke kvarterer der skal søges mere intensivt for at finde nyttige ressourcer. Denne kombination af tilfældige og lokale søgemønstre kan være optimal i nogle søgemiljøer.
I bierealgoritmen kan programmereren bestemme, hvor mange spejdere der skal sendes ud, og kaste dem ud for at foretage tilfældige søgninger i alle retninger. De lokaliserer de mest sandsynlige kilder til nyttige data eller de mest optimale løsninger i en række valg, og rapporterer tilbage med disse data. Mere intensive lokaliserede søgninger i disse regioner kan give de bedste resultater, rangordnet med hensyn til relevans, effektivitet og andre egenskaber, som programmøren kan indstille.
Dette er et eksempel på svermintelligens, hvor en algoritme involverer oprettelsen af en gruppe enheder, der arbejder sammen for at løse et problem. Dette kan afvige fra mere lineære algoritmer, der bevæger sig gennem en række trin for at finde de bedste resultater. Brug af bier-algoritmen kan gøre det muligt for forskere, ledere og andre mennesker med spørgsmål, de har brug for, at hurtigt sile gennem et stort bibliotek med mulige resultater for at returnere det bedste, og rangordne disse efter præference for at bestemme, hvad de skal forfølge.
Menneskelige operatører er ikke de eneste, der kan bruge bier-algoritmen. Automatiske systemer kan også bruge det i deres beslutningsprocesser. Denne fleksible algoritme kan give en række muligheder, så systemet kan vælge den bedste til at løse en given udfordring. Til avanceret robotik, oprettelse af neurale net og lignende emner, tilbyder bierealgoritmen en række komplekse og funktionelle applikationer. Forskere kan også evaluere succesen med forskellige resultater for at lære algoritmen, hvordan man skal opføre sig i fremtiden.