训练人工神经网络的目的是调整各层的权重系数以达到最优，因而训练过程的实质是一项优化任务。传统的训练算法存在着容易陷入局部最优、计算复杂等缺陷。介绍一种训练前馈神经网络的蜜蜂群优化算法，它是一种简单、鲁棒性强的群体智能随机优化算法。该算法把探查和开发过程有效地结合在一起，并采取了跳出局部最优的搜索策略。成功地把该算法应用于神经网络训练的基本问题：异或问题、N位奇偶校验和编码解码问题，并与传统的BP算法进行比较。仿真实验证明其性能较传统的GD算法和LM算法更为优越。