Подводя итоги

В целом, процесс реализации алгоритма SBC начинается с идентификации задачи. Хорошими кандидатами на обработку алгоритмом SBC являются сложные нечисловые комбинаторные задачи оптимизации, не имеющие детерминированных решений. Для целевой задачи должен быть какой-то способ представления решения (зачастую в виде массива или матрицы), и у каждого решения должна быть какая-то форма смежного решения (neighbor solution) и мера качества решения.

Например, рассмотрим задачу разбиения графа на две части так, чтобы количество соединений внутри каждой части было максимальным, а между двумя частями — минимальным. Эта задача разбиения графа является комбинаторной, и для поиска оптимального решения никакого быстрого алгоритма не существует (хотя имеются детерминированные алгоритмы, способные находить близкие к оптимальным решения). Есть много других НП-полных (NP-complete) и НП-трудных (NP-hard) задач (НП — недетерминированных полиномиальных), которые могут быть решены с использованием SBC.

Алгоритмы SBC основаны на поведении естественных систем. Существуют и другие алгоритмы такого рода, в том числе генетические алгоритмы (genetic algorithms, GA), основанные на естественном отборе и эволюции, оптимизация по принципу муравьиной колонии (ant colony optimization, ACO), основанная на поведении муравьев, и методы имитации отжига (simulated annealing, SA), основанные на физических свойствах остывающих металлов.

Алгоритмы на базе естественных систем зачастую реализуются легче по сравнению с детерминированными подходами. Однако алгоритмы, основанные на естественных системах, как правило, требуют спецификации значений для нескольких параметров, которые сильно влияют на скорость сходимости решения (solution convergence speed) и его точность. В случае SBC к параметрам, требующим тонкой настройки для каждой задачи, относятся количество пчел каждого типа, максимально число визитов до истощения источника нектара, вероятность превращения пчел в неактивные и вероятность ошибок, совершаемых активными пчелами.

Хотя алгоритмы SBC неприменимы ко всем задачам, в некоторых случаях они могут оказаться чрезвычайно эффективными.