Алгоритмы эволюционной оптимизации. Муравьинный алгоритм

Муравьиный алгоритм (алгоритм оптимизации подражанием муравьиной колонии, англ. ant colony optimization, ACO) — один из эффективных полиномиальных алгоритмов для нахождения приближённых решений задачи коммивояжёра, а также аналогичных задач поиска маршрутов на графах. Суть подхода заключается в анализе и использовании модели поведения муравьёв, ищущих пути от колонии к источнику питания и представляет собой метаэвристическую (англ. metaheuristic, meta — «за пределами» и heuristic — «найти») оптимизацию. Первая версия алгоритма, предложенная доктором наук Марко Дориго^{[1] [2]} в 1992 году, была направлена на поиск оптимального пути в графе.

В основе алгоритма лежит поведение муравьиной колонии — маркировка более удачных путей большим количеством феромона. Работа начинается с размещения муравьёв в вершинах графа (городах), затем начинается движение муравьёв — направление определяется вероятностным методом, на основании формулы вида: , где: вероятность перехода по пути , величина, обратная весу (длине) -ого перехода, количество феромона на -ом переходе, величина, определяющая «жадность» алгоритма, величина, определяющая «стадность» алгоритма и

Решение не является точным и даже может быть одним из худших, однако, в силу вероятностности решения, повторение алгоритма может выдавать (достаточно) точный результат.

Поиск по сайту: