Какво общо могат да имат мравките с алгоритми? Поведението на тези малки насекоми и начина, по който се движат, вдъхновяват учени за създаването на едни от най-иновативните алгоритми за оптимизация в света: ACO (Ant Colony Optimization).
В следващите редове ще разберете какво представляват тези алгоритми, как се прилагат и какво общо имат с мравките. Материалът е дело на Preventa.bg – водеща ДДД фирма, която следи за всички новости не само в борбата с вредителите, но и за самите вредители.Мравките, техните пътеки и организирани колонии
Мравките – тези дребни насекоми, които виждаме навсякъде, крият много и интересни тайни. Техните колонии са перфектно организирани екосистеми, в които всяка единица има определена роля.
На мъжките индивиди и царицата е отредена репродукцията, а за всичко останало се грижат работничките. Част от тях се се занимават с ларвите и яйцата, други отговарят за направата и поддръжката на мравуняка, а някои видове имат специализирани мравки-войници, които пазят гнездото. При повечето видове мнозинството от работничките търсят и събират храна.
И докато при търсенето мравките се движат на случаен принцип, то след като намерят източник на храна и започнат да я събират, нещата започват да се случват организирано. Как става това?
При завръщане в мравуняка, насекомото остава феромонна следа, която ще позволи на други членове на колонията да стигнат до източника на храна. Те на свой ред също оставят такива химически сигнали, създавайки своеобразна навигация. Разбира се, не всички мравки следват един и същи маршрут – и точно така се случва оптимизирането му. С течение на времето насекомите намират най-прекия път между храната и гнездото.
Именно тази тяхна способност вдъхновява учените да разработят алгоритъм, който действа като колония мравки.
Какво представляват алгоритмите ACO и къде се прилагат
Алгоритмите за оптимизация по метода на мравките (Ant Colony Optimization, ACO) са въведени от Марко Дориго в началото на 90-те. Разбира се, с развитието на технологиите, оттогава моделът непрекъснато се усъвършенства.
Основната идея е зад ACO е сложни задачи да бъдат решават чрез множество малки, сравнително просто устроени единици, които взаимодействат помежду си. Подобно на мравките, които ползват феромони, тези единици оставят цифрови „следи“, отразяващи качеството на тяхната работа. След всеки цикъл добрите решения се утвърждават, а не толкова ефективните отпадат, което позволява на системата да се самоусъвършенства без централизиран контрол.
ACO е ефективен не само при решаването на задачи от комбинаториката, но и при разработването на системи за разпределение на ресурси, планиране на графици, изготвяне на маршрути на превозни средства, управление на транспортни и комуникационни мрежи.
През последните години ACO се комбинира с машинно обучение и намира приложение в роботиката за планиране на траектории, избягване на препятствия и навигация в непозната среда. Силата му е в постепенното приближаване до добри решения чрез „учене от опит“, което го прави гъвкав инструмент за оптимизация в сферата на транспорта, логистиката и енергийните системи например.
Основните предимствата на алгоритмите ACO са тяхната адаптивност и способност за самоусъвършенстване.
