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.