Bičių algoritmas imituoja naminių bičių elgesį atliekant paieškas, prioritetų nustatymą ir kitas užduotis. Jis buvo sukurtas 2005 m. ir buvo pritaikytas įvairioms optimizavimo problemoms spręsti. Tikslas yra nustatyti geriausią problemos sprendimą, nesvarbu, ar tai būtų paieškos užklausa, ar išteklių paskirstymas. Sprendimų priėmimo procesai, kuriuos bitės naudoja gamtoje sprendžiant problemas, susijusias su avilių valdymu, gali būti vienodai veiksmingos ir kitose aplinkose.
Atskiras avilys duomenims grąžinti naudoja dviejų paieškos metodų derinį; šiuo atveju informacija apie maisto šaltinius. Pirmasis yra skautų naudojimas, kurie atsitiktinai nuskaito regioną, kad surastų konkrečias sritis ar apylinkes, kurios gali duoti gerų rezultatų. Skautai atsiskaito aviliui, o kitos bitės nusprendžia, kuriose apylinkėse intensyviau ieškoti naudingų išteklių. Šis atsitiktinių ir vietinių paieškos modelių derinys gali būti optimalus kai kurioms paieškos aplinkoms.
Bičių algoritme programuotojas gali nuspręsti, kiek skautų išsiųsti, išvarydamas juos, kad galėtų atlikti atsitiktines paieškas visomis kryptimis. Jie suranda labiausiai tikėtinus naudingų duomenų šaltinius arba optimaliausius sprendimus iš daugybės pasirinkimų ir pateikia ataskaitas su šiais duomenimis. Intensyvesnės lokalizuotos paieškos šiuose regionuose gali duoti geriausius rezultatus, įvertintus pagal tinkamumą, efektyvumą ir kitas programuotojo nustatytas charakteristikas.
Tai yra spiečiaus žvalgybos pavyzdys, kai algoritmas apima subjektų, kurie kartu spręsdami problemą, grupės sukūrimą. Tai gali skirtis nuo linijiškesnių algoritmų, kurie atlieka daugybę veiksmų, kad rastų geriausius rezultatus. Naudojant bičių algoritmą, mokslininkai, vadovai ir kiti žmonės, turintys klausimų, į kuriuos reikia atsakyti, gali greitai išnagrinėti didelę galimų rezultatų biblioteką, kad gautų geriausius rezultatus, ir suskirstyti juos pagal pirmenybę, kad nuspręstų, kuriuos klausimus tęsti.
Žmonių operatoriai nėra vieninteliai, galintys naudoti bičių algoritmą. Automatizuotos sistemos taip pat gali ją naudoti priimdamos sprendimus. Šis lankstus algoritmas gali pasiūlyti daugybę parinkčių, leidžiančių sistemai pasirinkti geriausią, kad išspręstų tam tikrą iššūkį. Pažangiajai robotikai, neuroninių tinklų kūrimui ir panašioms temoms bitės algoritmas siūlo daugybę sudėtingų ir funkcinių programų. Tyrėjai taip pat gali įvertinti įvairių rezultatų sėkmę, kad išmokytų algoritmą, kaip elgtis ateityje.