本书是首部专注于蜜蜂算法的著作，全面阐述了蜜蜂算法的理论、应用及发展。书中详细展示了蜜蜂算法的简单性、有效性和多样性，并通过丰富的案例说明了其在生产制造优化中的高效计算和广泛的适应能力。本书不仅探讨了蜜蜂算法在生产制造优化、生产设备优化、生产计划优化、物流和供应链优化及再制造优化等具体场景的应用，还涵盖了多种改进算法（如混合算法、动态优化算法等）及其对复杂问题的解决能力，具有较高的学术价值与实用意义。
本书适合于工程技术人员、工业自动化和智能制造领域的从业者，以及对各类群智能优化算法感兴趣的研究者。无论是理论学习还是实际应用，本书都提供了全面和有价值的指导，助力读者应对复杂生产环境下的优化挑战。

随着第四次工业革命的到来，生产制造过程及系统变得更加复杂。为了从中获得最佳性能，需要利用高效且有效的优化技术。这些技术不依赖于过程或系统模型的可用性。由于过程和系统中存在高度的非线性和不确定性，这些模型通常要么无法获得，要么在数学上难以处理。蜜蜂算法是一种强大的基于群体的智能优化元启发式算法，其灵感来源于蜜蜂的觅食行为。该算法概念优雅且应用极为简单，在解决优化问题时只需评估潜在解的质量。因此，自2005年Pham等人首次提出该算法以来，它吸引了几乎所有工程领域以及自然科学、物理科学、医学和社会科学的用户。
本书是首部专注于蜜蜂算法的著作。本书分为六个部分，在对算法核心思想进行简要介绍后，重点讨论了该算法的最新研究成果及其在生产制造优化问题中的应用。
第二部分由四章组成，介绍了生产制造中的优化。“使用TRIZ启发式操作符和蜜蜂算法的印制电路板组装时间最小化研究”讨论了利用蜜蜂算法与TRIZ结合，优化印制电路板组装流程以最小化组装时间的案例。“数字孪生中蜜蜂算法的应用：电火花线切割工艺参数的优化”研究了通过蜜蜂算法优化产品数字孪生中的加工参数组合。“基于BEE-miner算法的生产线中缺陷检测分类”展示了BEE-miner作为一种数据挖掘分类算法在制造缺陷分类中的强大性能。“蜜蜂算法在脉动式液压成形中的应用”通过该算法优化脉冲频率、振幅和基值，以控制液压成形机实现均匀壁厚分布。
第三部分是本书篇幅最长的部分，由七章组成，广泛涵盖生产设备的优化。“用蜜蜂算法进行工业机器人操纵的形状识别”探讨了蜜蜂算法在实时3D物体识别中的应用。“用于识别和测量刀具磨损的蜜蜂算法模型”研究了利用蜜蜂算法定义磨损区域轮廓并定位最大磨损点。“用蜜蜂算法对点云配准进行全局优化”提出了一种结合奇异值分解以提高搜索效率的改进算法。“使用多目标蜜蜂算法的自动PID调谐工具箱”探讨了将多目标蜜蜂算法融入到Matlab中，并在设备控制系统中高效的调节效果。“谐波记忆融入蜜蜂算法的效果”展示了混合算法在机器人夹持器设计中的性能提升。“基于记忆的蜜蜂算法结合Lévy飞行用于多级图像阈值化”提出了添加Lévy搜索功能以减少参数选择的改进算法。“用于静态环境下机器人路径规划的蜜蜂算法初始群体的新生成方法”展示了蜜蜂算法在找到最短且无碰撞路径方面的卓越表现。
第四部分涉及生产计划的优化，由三章组成。“基于蜜蜂算法的柔性制造工厂的生产计划和调度方法”展示了算法在柔性工厂生产调度中的出色表现。“双种群蜜蜂算法在有时间窗口的并行机器调度问题中的应用”提出了双种群模型以提高收敛速度并获得更优解。“用于云端边缘协同制造任务调度的并行多指标辅助动态蜜蜂算法”展示了一种基于多指标的动态优化版本。
第五部分由两章组成，关注了物流和供应链优化。“采用分解方法将蜜蜂觅食行为应用于车辆路径问题”采用了分解和集群策略，显著加快了问题求解的速度。“供应链设计与使用蜜蜂算法的多目标优化”比较了蜜蜂算法与蚁群算法在供应链优化中的优劣。
第六部分为最终章节，由四章组成，讨论了再制造中的优化。“基于蜜蜂算法的机器人拆卸规划问题的协同优化”探讨了离散蜜蜂算法在多目标优化中的应用。“基于多目标蜜蜂算法的机器人拆卸序列可持续性优化”对比了机器人拆卸序列中不同算法的应用效果。“基于蜜蜂算法对现代云再制造系统的工序优化”提出了在云再制造中有关新参数的优化策略。“基于蜜蜂算法训练的半监督深度学习模型预测再制造用发动机的剩余使用寿命”展示了发动机剩余使用寿命预测中接近98%准确率的案例研究。
通过展示这些蜜蜂算法的应用，我们希望展现蜜蜂算法的简单性、有效性和多样性，并鼓励全球范围内的工程师和研究人员广泛采用这种先进算法，推动智能和可持续的制造与生产向前发展。

Duc Truong Pham
Natalia Hartono