Post on 09-Jan-2016
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Colonias de Hormigas
Inteligencia ArtificialUniversidad del Magdalena
Introduccin
Inteligencia Colectiva y Organizacin Descentralizada:
https://www.youtube.com/watch?v=BQBBautjJ9M
Definicin Algoritmo basado en inteligencia de
enjambre.Es una rama de la Inteligencia artificial que se basa en elcomportamiento colectivo de sistemas descentralizados y auto-organizados. Los sistemas de inteligencia de enjambre estnconstituidos tpicamente de agentes simples que interactan entreellos y con su ambiente. Los agentes siguen reglas simples y,aunque no existe una estructura de control que dictamine elcomportamiento de cada uno de ellos, las interacciones localesentre los agentes conduce a la emergencia de un comportamientoglobal complejo. (Wikipedia)
Algoritmos de Enjambre
Hormigas, ACO - ant colony optimization Abejas, ABC - artificial bee colony Lucirnagas, firefly Bandadas de pjaros o bancos de peces (PSO)
Colonias de Hormigas
Optimizacin basada en Colonias de Hormigas: solucin de problemas de optimizacin basada en la forma como la hormigas se comunican indirectamente entre si.
Tcnica de bsqueda basada en poblacin para la solucin de problemas de optimizacin combinatoria inspirada en el comportamiento de las hormigas.
Colonias de Hormigas
Inspiracin biolgica: las hormigas encuentran el camino mas corto entre su nido y la fuente de comida utilizando rastros de feromonas.
Colonias de HormigasCaractersticas:
Inherentemente paralelos Naturalmente Estocsticos Adaptativos Usan retroalimentacin positiva Sistemas auto catalticos
Caractersticas
Auto organizacin Cooperacin
Comportamientos Claves
Las hormigas producen rastros de feromona y esta acta como una seal para otras hormigas ESTIGMERGIA (comunicacin indirecta a travs de la interaccin con el medio ambiente).
Si una hormiga decide con alguna probabilidad seguir un rastro de feromona, esa hormiga produce mas feromona de tal manera que reforzar el rastro.
Comportamientos Claves
Entre mas hormigas siguen el rastro, mas fuerte se hace la feromona y mas hormigas probablemente lo seguirn.
La fuerza de la feromona se evapora con el tiempo.
La feromona ayuda a construir caminos mas cortos rpidamente (no tienen mucho tiempo para evaporarse), la hormigas siguen este camino.
Implementacin
Hormigas: simplemente agentes de computador. Movimiento: escogen el prximo componente en la
construccin de una solucin. Rastro: feromona tipo de informacin global Prximo movimiento: basado en probabilidad. Un camino representa una posible solucin al
problema.
(i,j)
ImplementacinA cada arista se le asigna un valor esttico con base en el costo: (i,j) = 1/di,j.
Cada arista del grafico se le asigna una feromona (i,j) depositada por las hormigas. Inicialmente 0.
Los caminos son dinmicos y se aprenden en ejecucin.
Cada hormiga intenta construir una ruta completa de acuerdo a una probabilidad que depende de (i,j) y (i,j) para escoger la prxima ciudad.
Ejemplo
El agente viajero:Grafo (N,E): donde N = ciudades(nodos), E = aristas
= costo de ir de la ciudad i a la ciudad j (peso de la arista)
Las hormigas se mueve de una ciudad I a una ciudad j con una probabilidad de transicin.
ijd
TSP
A
ED
C
B
1
[]
4
[]
3
[]
2
[]
5
[]
TSP
A
ED
C
B1
[A]
5
[E]
3
[C]
2
[B]
4
[D]
Primera Iteracin
TSP
A
ED
C
B1
[A]
1
[A]
1
[A]1
[A]
1
[A,D]
En cada iteracin por cada hormiga
otherwise 0
allowed j if k
kallowedk
ikik
ijij
kij
][)]t([][)]t([
)t(p
TSP
A
ED
C
B3
[C,B]
5
[E,A]
1
[A,D]
2
[B,C]
4
[D,E]
Segunda Iteracin
TSP
A
ED
C
B4
[D,E,A]
5
[E,A,B]
3
[C,B,E]
2
[B,C,D]
1
[A,D,C]
Tercera Iteracin
TSP
A
ED
C
B4
[D,E,A,B]
2
[B,C,D,A]
5
[E,A,B,C]
1
[A,D,C,E]
3
[C,B,E,D]
Cuarta Iteracin
TSP
A
ED
C
B1
[A,D,C,E,B]
3
[C,B,E,D,A]
4
[D,E,A,B,C]
2
[B,C,D,A,E]
5
[E,A,B,C,D]
Quinta Iteracin
TSP
1
[A,D,C,E,B]
5
[E,A,B,C,D]
L1 =300
otherwise 0
bestTour ),( ,
jiifLQ
kk
ji
L2 =450
L3 =260
L4 =280
L5 =420
2
[B,C,D,A,E]
3
[C,B,E,D,A]
4
[D,E,A,B,C]
Actualizacin
TSP
Al finalizar la primera corrida
Se mueren las hormigas
Nacen nuevas hormigas
Se guarda la mejor ruta
TSPS1. Se colocan hormigas en cada ciudad:
Cada hormiga realiza una ruta completa hasta regresar a la ciudad de origen. Utiliza regla de transicin para decidir la prxima ciudad. La funcin de probabilidad esta sesgada de acuerdo a la feromona y a la informacin heurstica.
2. Cuando todas las hormigas han completado su ruta, se actualiza la feromona. La feromona actual de cada arista se reduce. Se aumenta la feromona por cada hormiga dependiendo
que tan buena fue la ruta.3. Se repite el paso 1.
Colonias de Hormiga
Regla de transicin:
Actualizacin de la feromona
otherwise 0
allowed j if k
kallowedk
ikik
ijij
kij
][)]t([][)]t([
)t(p
ijijij tt )()1( Tasa de decremento de la feromona
m: numero de hormigas
Colonia de Hormigas
Aplicaciones
ACO es aplicable a cualquier problema que involucre una secuencia.
La solucin del problema debe representarse como un camino en una red.