MArcela tambien[[ Fue [[Karl R. von Frisch]] quien estudió y descubrió el mecanismo, motivo por el cual fue galardonado con el [[Anexo:Premio Nobel de Fisiología o Medicina|Premio Nobel de Fisiología o Medicina]] en [[1973]]. [[Aristóteles]] describe esta conducta en [[Historia Animalium]] en el [[330 a. C.|330 a. C.]]
== Aplicaciones en investigación operativa ==
matilde tambienEnEn consonancia con recientes trabajos de investigación sobre [[Inteligencia de enjambre|inteligencia de los enjambres]] que comprenden una serie de [[algoritmo]]s de optimización inspirados en el comportamiento de [[insecto]]s y animales sociales tales como peces, aves, y [[hormiga]]s, recientemente se han realizado desarrollos basados en comportamientos tipo danzas de las abejas para desarrollar encaminamientos eficientes resistentes a fallos.<ref>Crina, Grosan; Abraham Ajith. (2006) Stigmergic Optimization: Inspiration, Technologies and Perspectives. ''Studies in Computational Intelligence.'' Vol. 31. pp. 1-24. Springer Berlin / Heidelberg. ISBN 978-3-540-34689-0</ref> From the abstract of Wedde, Farooq, and Zhang (2004):<ref name="Wedde2004">{{cita publicación|autor=Wedde HF, Farooq M, Zhang Y |título=BeeHive: An Efficient Fault-Tolerant Routing Algorithm Inspired by Honey Bee Behavior |revista=Lecture Notes in Computer Science |volumen=3172 |páginas=83–94 |año=2004}}</ref>
<blockquote>" En este trabajo se presenta un algoritmo novedoso de encaminamiento, BeeHive, que está inspirado en los métodos de comunicación y evaluación de las abejas melíferas. En este algoritmo, agentes abejas viajan a través de regiones de la red llamadas zonas de forraje. A su paso la información que recogen sobre el estado de la red es recolectada para actualizar las tablas de ruteo locales. BeeHive es resistente a fallas, escalable, y se basa en información local, o regional. Se ha demostrado mediante simulaciones que BeeHive alcanza una performance igual o superior que otros algoritmos de uso corriente." </blockquote>
