Biologische Inspiratie

In de natuur zijn mieren in staat om de kortste paden tussen hun nest en voedselbronnen te vinden door het achterlaten en volgen van feromoonsporen. Terwijl mieren zich verplaatsen, deponeren ze feromonen op de grond, waardoor een chemisch spoor ontstaat dat andere mieren waarschijnlijk zullen volgen. De kans dat een mier een bepaald pad kiest, neemt toe met de sterkte van het feromoonspoor op dat pad. Dit mechanisme leidt tot een positieve terugkoppellus: paden met meer feromoon worden vaker gekozen, wat op zijn beurt de feromoonconcentratie op die paden verhoogt. Na verloop van tijd stelt dit collectieve gedrag de kolonie in staat om op een gedecentraliseerde manier optimale of bijna-optimale oplossingen voor complexe problemen te ontdekken.

Voorbeeld: Feromoonupdateproces

# Pseudocode for updating pheromone trails in a simple graph

# Assume pheromone is a dictionary: pheromone[(i, j)] gives the pheromone value on edge (i, j)
# delta_pheromone is a dictionary: delta_pheromone[(i, j)] accumulates pheromone deposited by all ants

rho = 0.5  # Evaporation rate (0 < rho < 1)
for (i, j) in pheromone:
    # Evaporation: reduce existing pheromone
    pheromone[(i, j)] *= (1 - rho)
    # Deposit: add new pheromone from this iteration
    pheromone[(i, j)] += delta_pheromone.get((i, j), 0.0)

Toepassingen van ACO: Het Handelsreizigersprobleem

Ant Colony Optimization is bijzonder effectief voor het oplossen van combinatorische optimalisatieproblemen, waarbij het doel is om de beste volgorde of selectie uit een eindige verzameling te vinden. Een klassiek voorbeeld is het handelsreizigersprobleem (TSP), waarbij de kortst mogelijke route moet worden gevonden die een reeks steden precies één keer bezoekt en terugkeert naar de beginstad. In ACO construeert elke kunstmatige mier een rondreis door probabilistisch de volgende stad te kiezen, beïnvloed door zowel de feromoonintensiteit als de afstand tot elke niet-bezochte stad. Nadat alle mieren hun rondreis hebben voltooid, worden feromoonsporen bijgewerkt om kortere, efficiëntere routes te versterken, terwijl minder optimale paden feromoon verliezen door verdamping. Dit iteratieve proces stelt ACO in staat om efficiënt een grote zoekruimte te verkennen en te convergeren naar hoogwaardige oplossingen voor complexe routerings- en planningsproblemen.