蜂群智能：简单个体组成的复杂群体行为

蜂群的智能行为更为复杂&虽然单个蜜蜂的行为极其简单，但是由简单的个体所组成的群体却表现出极其复杂的组织行为特征。蜜蜂通过群体合作，能够以极高的效率获取蜜源、采集花蜜，并能随时适应环境的改变。

蜂群中的每只蜜蜂都有明确的分工，并且不断调整变化。整个蜂群按照采蜜分工的不同可分为侦察蜂、采蜜蜂、引领蜂、待工蜂、跟随蜂五种。蜜蜂最初以“侦察蜂”的身份搜索蜜源，若找到蜜源，就存储和记录位置信息并开始采蜜，从而转变为“采蜜蜂”。采蜜蜂采集花蜜后，回到蜂巢，通过跳“摇摆舞”的方式分享蜜源信息，包括蜜源方向、离巢距离、包含花蜜的丰富程度等。随后，采蜜蜂的分工发生转变，并可做出如下选择：

（1）一部分成为引领蜂，招募更多的蜜蜂，回到蜜源继续采蜜&

（2）继续到同一个蜜源采蜜而不进行招募。

（3）放弃蜜源转变成待工蜂，待工蜂一部分转变为侦查蜂，负责搜索新蜜源；另一部分成为跟随蜂，跟随新的引领蜂采蜜。(www.xing528.com)

整个蜂群有着严密连贯又动态变化的组织分T，每个个体自发地随机活动，众多个体之间通过相互间的信息交流、分工协作和组织变化，来完成复杂的群体行为。自组织性、自适应性和快速反应性，是蜂群最突出的群体智能特征。英国伯明翰大学教授Duc Truong Pham由此提出了蜂群算法(Bees Algorithm，BA)，后经土耳其学者Dervis Karaboga改进，提出人工蜂群算法(Artificial Bee Colony，ABC)，旨在建立组织优化模型。

蜂群思维是一种集体思维，是指南许多独立的单元高度连接而成的一个活系统，通过感知和记忆的分布式内存，通过动态协作完成复杂的优化模型，具有典型的白组织性和白适应性。蜂群思维常被用于互联网公司，通过扁平化的信息共享和组织运作，来实现项目协作和效率提升。

除鸟群、蚁群、蜂群之外，还有狼群、羊群、狒狒群、鱼群……这些生物社群，具有清晰的组织边界、明确的行为规则、严密的分工方式，通过有效的通信机制，在群体中进行着高效率的信息分享和协作行动。生物社群为人们揭示了生命现象和进化规律，突出了社群的自组织性和自适应性基因，启发着人类社群的进化和发展。充满原生智慧的生物社群，都是由一个个微小简单的个体，组成能完成复杂行动的群体，通过群体中个体之间的白发的信息传递和分工协作，完成从无序到有序的活动。这种自发秩序，充分释放了个体的自主性和群体的创造力，是社群的独有特征，也是社群的独特魅力所在。