Hva er bin algoritmen?
Bienes algoritme etterligner atferden til honningbier for å utføre søk, prioritering og andre oppgaver. Den ble utviklet i 2005, og har blitt brukt på en rekke optimaliseringsproblemer. Målet er å bestemme den beste løsningen på et problem, enten det er et søk eller ressursfordelingen. Beslutningsprosesser som blir brukt av bier i naturen for å løse problemer knyttet til forvaltning av bikuber, kan være like effektive i andre miljøer.
En individuell bikube bruker en kombinasjon av to søkemetoder for å returnere data; i dette tilfellet informasjon om matkilder. Den første er bruken av speidere, som skanner et område tilfeldig for å lokalisere bestemte områder, eller nabolag, som sannsynligvis vil gi gode resultater. Speiderne rapporterer tilbake til bikuben, og de andre biene bestemmer hvilke nabolag som skal søke mer intenst for å finne nyttige ressurser. Denne kombinasjonen av tilfeldige og lokale søkemønstre kan være optimal for noen søkemiljøer.
I bieralgoritmen kan programmereren bestemme hvor mange speidere som skal sendes ut, og kaste dem ut for å foreta tilfeldige søk i alle retninger. De finner de mest sannsynlige kildene til nyttige data, eller de mest optimale løsningene i en rekke valg, og rapporterer tilbake med disse dataene. Mer intensive lokaliserte søk i disse regionene kan gi de beste resultatene, rangert med tanke på relevans, effektivitet og andre egenskaper programmereren kan sette.
Dette er et eksempel på svermintelligens, der en algoritme innebærer opprettelse av en gruppe enheter som jobber sammen for å løse et problem. Dette kan avvike fra mer lineære algoritmer, som beveger seg gjennom en rekke trinn for å finne de beste resultatene. Ved å bruke biene-algoritmen kan forskere, ledere og andre mennesker med spørsmål de trenger svar på, raskt sile gjennom et stort bibliotek med mulige resultater for å returnere det beste, og rangere disse etter preferanse for å bestemme hvilke de skal forfølge.
Menneskeoperatører er ikke de eneste som kan bruke bier-algoritmen. Automatiserte systemer kan også bruke det i beslutningsprosessene. Denne fleksible algoritmen kan tilby en rekke alternativer, slik at systemet kan velge den beste for å løse en gitt utfordring. For avansert robotikk, oppretting av nevrale nett og lignende emner, tilbyr biene-algoritmen en rekke komplekse og funksjonelle applikasjoner. Forskere kan også evaluere suksessen til ulike utfall for å lære algoritmen hvordan de skal oppføre seg i fremtiden.