Всеки от нас е виждал пътеките на мравките – на тротоара, в гората или в задния си двор. Но малцина подозират, че именно тези миниатюрни пътища са вдъхновили създаването на едни от най-иновативните алгоритми за оптимизация в света.
В следващите редове ще ви запознаем с алгоритмите ACO (Ant Colony Optimization) – метод за оптимизация, вдъхновен от поведението на мравките. Информацията в статията се базира на научни изследвания и публикации в авторитетни издания Nature и ScienceDirect.
Екипът на Превента следи само за новостите в сферата на борбата с вредителите, но и самите вредители – в случая, мравките.
Съдържание
Пътеките на мравките и тайната на колективния им интелект
Мравките се отличават с изключително добрата организираност на своите колонии. Макар отделните насекоми да не притежават кой знае какви когнитивни умения, заедно действат като един организъм и са способни на истински подвизи. Това наричаме колективен интелект.
В какво се изразява колективният интелект на мравките?
Всяка колония функционира като малка екосистема със строго определени правила и разпределение на задачите. Някои мравки работнички се грижат за потомството, други събират храна, трети поддържат и разширяват гнездото.
Мравуняците, които изграждат, могат да бъдат сложни инженерни структури с множество тунели, камери с различно предназначение и дори примитивни вентилационни системи, които регулират температурата и влажността.
Освен строители, някои видове мравки са и фермери. Например, листорезите от род Atta отглеждат малки гъби, с които се хранят. Други видове имат специални отношения с листни въшки и събират отделяната от последните медена роса.
Най-впечатляващото е, че мравките вършат всички тези неща не само заедно и синхронно, но и по децентрализиран начин. Те нямат лидер, който да ръководи процесите. Решенията се вземат колективно чрез прости локални взаимодействия – докосвания с антени, обмен на химични сигнали и феромонни следи. Царицата в колонията няма ръководни функции – ролята й е изцяло репродуктивна.
Пътеките на мравките
Основната дейност на голяма част от работничките в една мравешка колония е търсенето на източници на храна. Повечето се движат на случаен принцип. Но когато открият храна и се връщат обратно към гнездото, оставят феромонни следи. Така създават своеобразна химическа „карта“, която служи като ориентир за останалите членове на колонията.
Колкото повече мравки минават, толкова по-отчетлива става следата и толкова по-голяма е вероятността и други да я следват. Но, разбира се, не всяка мравка следва стриктно един и същ маршрут. С течение на времето колонията намира най-удобния и пряк път между храната и гнездото.
Именно тази способност на мравките да намират най-добрите маршрути вдъхновява учените да разработят алгоритъм, който мисли… като цяла колония. Така се раждат алгоритмите ACO.
Алгоритмите ACO: същност и приложения
Идеята за алгоритмите ACO принадлежи на белгийския учен Марко Дориго, който в началото на 90-те години се вдъхновява от поведението на мравките и тяхната способност за намиране на оптималните маршрути между две точки.
През 1992 г. той представя първия модел на т.нар. Ant Colony Optimization (ACO) – метод, който пренася принципите от поведението на мравките в света на изчисленията и оптимизацията.
Какво представляват алгоритмите ACO?
В основата на ACO стои идеята, че един сложен проблем може да бъде решен чрез взаимодействие между множество малки и просто устроени единици. Подобно на мравките, които маркират своите пътеки с феромони, програмните единици в алгоритъма оставят цифрови следи – стойности, които показват доколко успешни са вариациите на решението.
Така, след всеки един работен цикъл на алгоритъма добрите решения се затвърждават, а неефективните постепенно отпадат. По този начин системата се самоусъвършенства – без предварителен план или контрол.
Приложения на алгоритмите ACO
Освен при решаване на задачи по комбинаторика, алгоритмите ACO се прилагат успешно в различни сфери: при разпределение на ресурси, планиране на графици, изготвяне на маршрути за превозни средства, управление на транспортни мрежи и разработване на комуникационни технологии.
В компютърните и безжични мрежи алгоритъмът помага на системата да намира най-бързите и надеждни пътища, по които информацията да се предава, като се адаптира към промените и натоварването в мрежата.
Тази идея е особено ценна при сензорни мрежи и интернет на нещата (IoT), където хиляди устройства трябва да комуникират ефективно помежду си.
В последните години ACO алгоритмите намират място и в роботиката. Особено в т.нар. Swarm роботика, където множество малки единици действат съвместно и сравнително автономно. ACO помага на групата роботи да планира движенията си, да избягва препятствия и да разпределя задачи между отделните единици.
Силата на тези алгоритми се крие във възможността им за самоосъвършенстване и адаптивността им. Те не търсят перфектното решение веднага, а постепенно стигат до него, подобно на мравките, които тестват различните пътеки докато намерят най-добрия маршрут.
