人工蜂群算法（Artificial Bee Colony Algorithm, ABC），是模拟工蜂的觅食行为提出的，由三个基本部分组成，包括蜜源、雇佣蜂和未雇佣蜂；定义两种行为，包括招募蜜蜂到蜜源和放弃蜜源。
蜜源：由含蜜量的多少、距离蜂巢的远近以及采集花蜜的难易程度决定。在人工蜂群算法中对应适应度值，蜜源的质量直接决定了目标函数的优劣。
雇佣蜂：（Employed Bees），也称为引领蜂，主要任务是勘探蜜源，数量与发现的蜜源数量相同，任务是将每一个蜜源信息传递到蜂巢的其他蜜蜂。
非雇佣蜂：分为跟随蜂（Onlooker Bees）和侦察蜂（Scout Bees）。初始时刻，跟随蜂的数量和雇佣蜂相同，在蜂巢中等待雇佣蜂传递回信息后按照一定的策略选择蜜源，并进行开采；侦查蜂在蜂巢附近探索新的蜜源，如果探索到的蜜源优于已选择蜜源则对其进行替换。
1.4.1 算法模型
对各引领蜂的位置进行初始化，随机产生$2N$个位置，并取较为优异的$N$个位置作为蜜源位置，引领蜂根据采蜜经验，在领域范围内利用下式产生一个新位置，评估新位置的蜜源质量，即当前位置的适应度值。若蜜源质量高于原蜜源质量，则新位置替换原位置。
其中$v_{ij}$是新位置，$x_{ij}$是原位置，$x_{kj}$是随机选取的邻居蜜源位置；$\phi$是在$[-1,1]$上服从均匀分布的随机数；$k=1,2,…,BN$(BN为种群规模)；$j={1,2,…,n}$（$n$为维数）。
引领蜂通过跳摇摆舞将蜜源信息分享给跟随蜂，跟随蜂利用下式通过轮盘赌机制来选择一个蜜源，在利用式(1)在此蜜源附近随机产生新蜜源新位置，比较新位置和原位置的蜜源质量，若新位置的蜜源质量更好，则保存新位置。
其中，$fit_i$指当前蜜源位置的适应度值。
如果一个蜜源经过limit代后，其适应度都没有任何改变，则当前蜜源放弃。此外，当前蜜源处的引领蜂变成侦查蜂，侦查蜂利用式（3）进行随机搜索新蜜源：
反复进行上述搜索过程，直到算法迭代次数$t$达到预定的最大迭代次数，或者最好解达到预定误差精度时算法结束。流程如下图所示：
1.4.2 应用案例
电子商务自动谈判研究-多Agent自动谈判模型
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