Mesilaste algoritm jäljendab meemesilaste käitumist otsingute, prioriteetide seadmise ja muude ülesannete täitmisel. See töötati välja 2005. aastal ja seda on rakendatud paljude optimeerimisprobleemide lahendamiseks. Eesmärk on leida probleemile parim lahendus, olgu selleks siis otsingupäring või ressursside eraldamine. Otsustusprotsessid, mida mesilased looduses kasutavad taru majandamisega seotud probleemide lahendamiseks, võivad olla sama tõhusad ka teistes keskkondades.
Üksik mesitaru kasutab andmete tagastamiseks kahe otsingumeetodi kombinatsiooni; sel juhul teave toiduallikate kohta. Esimene on skautide kasutamine, kes skaneerivad piirkonda juhuslikult, et leida konkreetsed piirkonnad või linnaosad, mis tõenäoliselt annavad häid tulemusi. Skaudid annavad tarule aru ja teised mesilased otsustavad, milliseid linnaosasid kasulike ressursside leidmiseks intensiivsemalt otsida. See juhuslike ja kohalike otsingumustrite kombinatsioon võib olla mõnes otsingukeskkonnas optimaalne.
Mesilaste algoritmis saab programmeerija otsustada, mitu luure välja saata, visates nad välja, et teha juhuslikke otsinguid igas suunas. Nad otsivad üles kõige tõenäolisemad kasulike andmete allikad või kõige optimaalsemad lahendused paljude valikute hulgast ja esitavad nende andmetega aruande. Intensiivsemad lokaliseeritud otsingud nendes piirkondades võivad anda parimaid tulemusi, mis on järjestatud asjakohasuse, tõhususe ja muude programmeerija määratud omaduste järgi.
See on näide sülemuurest, kus algoritm hõlmab üksuste rühma loomist, mis töötavad koos probleemi lahendamiseks. See võib erineda lineaarsematest algoritmidest, mis parimate tulemuste saavutamiseks läbivad mitmeid samme. Mesilaste algoritmi kasutamine võimaldab teadlastel, juhtidel ja teistel inimestel, kellel on küsimusi, millele nad vajavad vastuseid, kiirelt läbi sõeluda suure võimalike tulemuste kogu, et saada parimad tulemused, ja järjestada need eelistuste järgi, et otsustada, milliseid tulemusi otsida.
Inimoperaatorid pole ainsad, kes saavad mesilaste algoritmi kasutada. Automatiseeritud süsteemid saavad seda kasutada ka oma otsustusprotsessides. See paindlik algoritm võib pakkuda mitmesuguseid võimalusi, võimaldades süsteemil valida antud väljakutse lahendamiseks parima. Täiustatud robootika, närvivõrkude loomise ja sarnaste teemade jaoks pakub mesilaste algoritm mitmeid keerukaid ja funktsionaalseid rakendusi. Teadlased saavad hinnata ka erinevate tulemuste edukust, et õpetada algoritmile, kuidas tulevikus käituda.