人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm， 簡 稱ABC算法）是一 種 基於蜜蜂群 體行 為的 最佳化算法，由土耳其 學者Dervis Karaboga在2005年提出。 該算法通 過模 擬蜜蜂采蜜的行 為，利用蜜蜂之 間的信息共享和交流 來 尋找最 優解。ABC算法的主要特 點是其 簡 單性和有效性，它不需要 問 題的特定信息，只需 對 問 題 進行 優劣比 較。
在ABC算法中，蜜蜂被分 為三 種 類型： 僱傭蜂、 觀察蜂和 偵查蜂。 僱傭蜂 負 責 搜尋和 開發食物源， 觀察蜂根 據 僱傭蜂提供的信息 選 擇食物源 進行 搜尋，而 偵查蜂 則 負 責探索新的食物源或放 棄枯竭的食物源。算法通 過初始化蜜源（即 問 題的 潛在解 決方案），然 後通 過 僱傭蜂在蜜源附近 進行 鄰域 搜尋 來工作。 觀察到蜜源的 質量 後， 觀察蜂 會 決定是否放 棄或 進一步 開發 這些蜜源。 偵查蜂 則 負 責探索新的蜜源，以避免局部最 優解。算法持 續 進行直到 滿足 終止 條件。
ABC算法已被 廣泛 套用 於各 種 最佳化 問 題中， 包括 函式 最佳化、 電力系 統 設 計、 機器人路 徑 規劃等。它的 優 點 包括 結 構 簡 單、 參 數 較少、 搜尋能力 強，但也存在一些缺 點，如收 斂速度 較慢、易早熟、局部 搜尋能力差和蜂群多 樣性小。 為了改 進 這些缺 點，研究者 們已 經提出了多 種 變 體和混合算法，例如 結合 遺 傳算法的思想 來提高算法的性能。