蜂群算法是一種基於群智慧型的全局最佳化算法，模仿了蜜蜂采蜜的行為。這個算法由Karaboga在2005年提出，主要用於解決多變數函式最佳化問題。蜂群算法中，蜜蜂根據各自的分工進行不同的活動，並實現蜂群信息的共享和交流，從而找到問題的最優解。
蜂群算法的主要組成要素包括食物源、被僱傭的蜜蜂（employed foragers）和未被僱傭的蜜蜂（unemployed foragers），以及招募蜜蜂和放棄某個食物源的行為模型。在算法中，食物源的價值由多個因素決定，如離蜂巢的距離、花蜜的豐富程度和獲得花蜜的難易程度。
蜂群算法的具體步驟包括初始化、發現新的食物源、信息共享、局部搜尋、更新解和判斷終止條件等。算法通過模擬蜜蜂采蜜的行為，利用信息共享和局部搜尋等策略，在較短的時間內找到全局最優解，並且具有較高的魯棒性和可靠性。
蜂群算法在許多領域都有研究和套用，如函式最佳化、組合最佳化等問題。它通過將人工蜂群分為采蜜蜂、觀察蜂和偵查蜂三類，模擬實際的蜜蜂采蜜機制，實現了對複雜最佳化問題的有效求解。