Энтомологи установили, что муравьи способны быстро находить кратчайший путь от муравейника к источнику пищи. Более того, они могут адаптироваться к изменяющимся условиям , находя новый кратчайший путь. Муравьи движутся по прямой, соединяющей муравейник с местом, в котором находится пища. При движении муравей метит свой путь специальными веществами - феромонами, и эта информация используется другими муравьями для выбора пути. А именно, муравьи предпочитают тропки наиболее обогащенные феромонами. Это элементарное правило поведения муравьев и определяет их способность находить новые пути, если старый оказывается перерезанным преградой. Действительно, достигнув этой преграды, муравьи уже не смогут продолжить свой путь и с равной вероятностью будут обходить ее справа и слева. То же самое будет происходить и на обратной стороне преграды. Однако, те муравьи, которые случайно выберут кратчайший путь, будут быстрее проходить свой путь и он с большей скоростью станет обогащаться феромонами. Поэтому следующие муравьи будут предпочитать именно этот наикратчайший путь, метя его и далее. Очевидная положительная обратная связь быстро приведет к тому, что кратчайший путь станет единственным маршрутом движения насекомых.
Подобный процесс может осуществляться и в компьютерном мире, населенном Искусственными Муравьями (ИМ). Такие муравьи могут решить стандартную задачу коммивояжера. В этом случае они движутся от города к городу по ребрам соответствующего графа. При этом они выбирают направление движения, используя вероятностную функцию, зависящую как от предыдущих попыток движения по данному ребру, так и от эвристического значения, являющегося функцией длины ребра. ИМ с большей вероятностью будут предпочитать ближайшие города и города, связанные ребрами, наиболее богатыми феромонами. Первоначально N искусственных муравьев размещаются в случайно выбранных городах. В каждый последующий момент времени они перемещаются в соседние города и изменяют концентрацию феромона на своем пути (локальная модификация). После того, как все ИМ завершат движения по замкнутому маршруту, тот из них, который проделал кратчайший путь, добавляет к его звеньям количество феромона, обратно пропорциональное длине этого пути (глобальная модификация). В отличие от живых муравьев, ИМ обладают способностью определять расстояние до соседних городов и помнят, какие города они уже посетили. Оказывается, метод искусственных муравьиных колоний может давать результаты, лучшие чем метод имитации отжига, искусственные нейронные сети, и генетические алгоритмы.
Более подробно о методе муравьиных колоний можно почитать в статье "Муравьиные алгоритмы". Также существует страничка, посвященная этому методу на веб сайте Marco Dorigo. В 2004 году в издательстве MIT Press вышла его книга, посвященная этому методу.
Подобный процесс может осуществляться и в компьютерном мире, населенном Искусственными Муравьями (ИМ). Такие муравьи могут решить стандартную задачу коммивояжера. В этом случае они движутся от города к городу по ребрам соответствующего графа. При этом они выбирают направление движения, используя вероятностную функцию, зависящую как от предыдущих попыток движения по данному ребру, так и от эвристического значения, являющегося функцией длины ребра. ИМ с большей вероятностью будут предпочитать ближайшие города и города, связанные ребрами, наиболее богатыми феромонами. Первоначально N искусственных муравьев размещаются в случайно выбранных городах. В каждый последующий момент времени они перемещаются в соседние города и изменяют концентрацию феромона на своем пути (локальная модификация). После того, как все ИМ завершат движения по замкнутому маршруту, тот из них, который проделал кратчайший путь, добавляет к его звеньям количество феромона, обратно пропорциональное длине этого пути (глобальная модификация). В отличие от живых муравьев, ИМ обладают способностью определять расстояние до соседних городов и помнят, какие города они уже посетили. Оказывается, метод искусственных муравьиных колоний может давать результаты, лучшие чем метод имитации отжига, искусственные нейронные сети, и генетические алгоритмы.
Более подробно о методе муравьиных колоний можно почитать в статье "Муравьиные алгоритмы". Также существует страничка, посвященная этому методу на веб сайте Marco Dorigo. В 2004 году в издательстве MIT Press вышла его книга, посвященная этому методу.
Интересная статейка. А случаем библиотек для c/c++ от каких-нибудь столь же уважаемых производителей, что и GAlib нет?
ReplyDelete