چندین الگوریتم اکتشافی جدید برای حل مسایل بهینه سازی عددی و توابع ترکیبی توسعه یافته اند. این الگوریتم ها می توانند به گروههای مختلف طبقه بندی شوند با توجه به ضوابطی که در نظر گرفته شده: مانند بر اساس جمعیت ، مبتنی بر تکرار شونده ، تصادفی ، قطعی ، و غیره. در حالی که الگوریتم با یک مجموعه راه حل هاکار میکند و در جهت بهبود آنها تلاش می کنند که مبتنی بر جمعیت نامیده می شوند ، یکی از کاربرد تکرار های چندگانه برای پیداکردن راه حل مطلوب که به عنوان الگوریتم تکرار شونده نام گذاری شده است. اگر یک الگوریتم یک قانون احتمالی را برای بهبود راه حل بکار بگیرد سپس آن رااحتمال یا اتفاقی نامیده میشود. یکی دیگر از طبقه بندی را می توان بسته به ماهیت پدیده توسط الگوریتم شبیه سازی کرد.این نوع طبقه بندی ، عمدتا دارای دو گروه مهم از الگوریتم جمعیت هستند که براساس : الگوریتم های تکاملی (EA) و الگوریتم های مبتنی بر هوش جمعی. از محبوب ترین الگوریتم های تکاملی الگوریتم ژنتیک(GA) است. درGA تلاش شده است تکامل طبیعی یک پدیده شبیه سازی شود. در تکامل طبیعی ، هر گونه جستجو برای سازگاری سودمند در یک محیط در حال تغییر است. به عنوان یک گونه تکامل یافته ، ویژگی های جدیدی در کروموزوم های فردی کد گذاری می شوند. این اطلاعات توسط جهش تصادفی تغییرمی یابد ، اما بطورواقعی نیروی محرکه باعث توسعه تکاملی درترکیب و جایگزینی مواد کروموزومی در طول تولید مثل میشود. اگر چه تلاش های متعددی برای گنجاندن این اصول در روال بهینه سازی دراوایل دهه 1960انجام شده ، الگوریتم های ژنتیک برای اولین بار بر یک مبنای نظری صوتی ایجاد شده بودند. این اصطلاح جمعی در حالت کلی برای اشاره به هر مجموعه دار از تعامل افراد مورد استفاده قرار می گیرد. به عنوان یک مثال کلاسیک از ازدحام زنبورهایی که در اطراف کندوی خود تجمع کردند ، اما در استعاره به راحتی می توان به سیستم هایی معماری مشابهی دارند توسعه داد. در کلونی مورچه ها،مورچه ها می توانند به عنوان گروهی ازعوامل تصور شوند ، همچنین ازدحام پرندگان گروهی از پرندگان است. یک سیستم ایمنی ، گروهی از سلول ها ومولکول ها است در حالی که یک جمعیت شامل گروهی از مردم است. الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO) شبیه سازی می کند رفتار اجتماعی پرندگان یا ماهی ها توسط ابرهارت و کندی در سال 1995 معرفی شده است. روش های گوناگونی به مدل رفتار هوشمند خاص ازدحام زنبور عسل پیشنهاد شده است و برای حل مسایل از نوع ترکیبی استفاده شده است.آنها یک ایده روبات بر رفتار جستجوی غذا از زنبورها را ایجاد کرده اند . معمولا ، همه این ربات از لحاظ فیزیکی و عملکرد یکسان هستند ، به طوری که هر ربات را می توان به طور تصادفی جایگزین دیگری کرد. ازدحام دارای تحمل قابل توجهی است ؛ شکست در یک عامل عملکرد کل سیستم را متوقف نمی کند. روبات های فردی ، مانند حشرات ، دارای قابلیت های محدود و دانش محدود از محیط زیست است. از سوی دیگر ، توسعه ازدحام هوش جمعی است. آزمایشات نشان داد که رباتها مانند حشرات مانند در انجام وظایف واقعی رباتیک موفق هستند.

آنها همچنین یک مدل انتخاب علوفه را توسعه داده اند که منجر به ظهور هوش جمعی می شود که متشکل از سه اجزای ضروری است: منابع غذایی ، کارگرهایی که پی علوفه می گردند و ، کارگرهایی که پی علوفه نمی گردند. این مدل دو رفتار برجسته را تعریف می کند: استفاده به یک منبع شهد و رها کردن یک منبع.

تئودور واس به استفاده از هوش جمعی زنبوردر توسعه سیستم های مصنوعی با هدف در حل مسایل پیچیده در ترافیک و حمل ونقل پیشنهاد داده است. تئودور واس همچنین پیشنهاد کرد بهینه سازی متا اکتشافی کلونی زنبور عسل (BCO) که قادر به حل قطعی مسائل ترکیبی ، و همچنین مسائل ترکیبی با مشخصه عدم قطعیت است[11]. درایز و همکاران. معرفی یک رویکرد جدید هوشمند یا متا اکتشافی به نام ازدحام بهینه سازی زنبورها (BSO) است ، که از رفتار زنبور عسل واقعی الهام گرفته است . متا - اکتشافی برای حل مشکل 3 - بعدی پایه ریزی شده روی روند تولید مثل زنبور عسل معرفی شده است. یک الگوریتم مسیر یابی جدید به نام کندوی عسل که از روش های ارزیابی ارتباطی و مشخص الهام گرفته شده زنبورهای عسل است. در الگوریتم کندوی عسل ، زنبورهای پیشکار از میان مناطق مشخص که مناطق غذایی نامیده می شوند پرواز می کنند. از سوی دیگر، اطلاعاتشان روی مناطق مشخص شده برای به روز رسانی مسیر یابی مناطق محلی تحویل می دهند. آثار ارائه شده در پاراگراف قبلی شامل مسایلی از نوع ترکیبی است.تنها یک الگوریتم بهینه سازی عددی بر اساس رفتار هوش جمعی زنبور عسل وجود دارد.یانگ یک الگوریتم زنبور عسل مجازی (VBA) برای حل توابع بهینه سازی عملکرد توابع عددی توسعه داده است. برای توابع با دو پارامتر، گروهی از زنبورهای مجازی تولید شده و جمعیت به طور تصادفی در فضای مشخص شده به حرکت شروع می کنند . این زنبورها زمانی که مقداری شهد مورد نظر متناظر با ارزش های کد گذاری شده تابع پیدا کردند به تعامل با یکدیگر شروع می کنند. راه حل برای بهینه سازی مسایل می تواند از شدت تعامل زنبور عسل ها به دست آمده باشد. برای بهینه سازی توابع چند متغیره ، کارابوگا الگوریتم کلونی زنبور عسل مصنوعی (ABC) را بیان کرده است که از الگوریتم زنبور مجازی متفاوت است.

در الگوریتم کلونی های زنبورعسل (ABC) زنبورها شامل سه گروه می شوند :

زنبورها ی کارگر، تماشاچیان و پیشرو(طلایه دار). زنبور عسلی که در منطقه رقص برای ایجاد تصمیم به انتخاب یک منبع غذایی باقی می ماند زنبور عسل جستجوگر نامیده می شود ، و زنبور عسلی کهبه طرف منابع غذایی از پیش مشخص شده می رود زنبور عسل کارگر نام دارد. زنبور عسلی که جستجوی تصادفی انجام می دهد زنبور عسل پیشرو یا طلایه دار نام دارد.

در الگوریتم ABC ، برای اولین بار ​​نیمی از جمعیت زنبورها زنبور کارگر و نیمی دیگر زنبور جستجوگر هستند. برای هرمنبع غذایی ، فقط یک زنبورعسل کارگر وجود دارد. به عبارت دیگر، تعداد زنبورهای کارگر با تعداد منابع غذایی اطراف کندو با هم برابراند.زنبورعسل کارگر که در کار در منابع غذایی خسته شده اند زنبورهای جستجو گر پیشرو می شوند.

گام های اصلی از الگوریتم ها در زیر آورده شده است :
• مقداردهی اولیه.
• تکرار.
(الف) محل زنبورهای کارگردرمنابع غذایی در حافظه ؛
(ب) محل زنبورهای جستجو گردرمنابع غذایی در حافظه ؛
(ج) ارسال زنبورهای پیشرو برای جستجوی برای منابع غذایی جدید؛