Formiche che seguono tracce di feromoni. Immagine creata con Midjourney dall’autore.

Un’introduzione a un’euristica meno conosciuta basata sul comportamento delle formiche

Nel mondo degli algoritmi di ottimizzazione esistono numerosi metodi ispirati alle meraviglie del mondo naturale. Dagli algoritmi genetici basati sull’evoluzione alle strategie di raffreddamento della ricottura simulata, questi algoritmi hanno dimostrato la loro efficacia nella risoluzione di problemi complessi. Tuttavia, incastonato in questo panorama diversificato di algoritmi ispirati alla natura si trova una gemma meno conosciuta: l’ottimizzazione delle colonie di formiche. Esploreremo questo algoritmo euristico che trae ispirazione dagli ingegnosi comportamenti di foraggiamento delle formiche.

L’ottimizzazione delle colonie di formiche (ACO) è un algoritmo divertente con cui giocare e il nucleo è sorprendentemente semplice. In questo post imparerai le nozioni di base e comprenderai le idee principali alla base dell’algoritmo. In un post successivo codificheremo l’algoritmo e lo utilizzeremo per risolvere diversi problemi del mondo reale. Iniziamo!

Come ormai saprai, ACO si ispira al comportamento delle formiche. L’algoritmo imita il modo in cui le formiche cercano il cibo e comunicano tra loro per trovare il percorso più breve tra il loro nido e una fonte di cibo. Puoi utilizzare l’algoritmo per trovare buoni percorsi grafici o per risolvere problemi di tipo assegnazione.

In ACO viene utilizzata una popolazione di formiche artificiali. Esplorano lo spazio delle soluzioni costruendo soluzioni passo dopo passo. Ogni formica costruisce una soluzione selezionando il componente successivo in base a a distribuzione di probabilità. Questa distribuzione di probabilità è influenzata da la qualità dei componenti (es. lunghezza del percorso), e da le scie di feromoni lasciate da altre formiche. Le scie di feromoni rappresentano una forma di comunicazione tra le formiche, consentendo loro di seguire percorsi che hanno avuto successo in passato.

All’inizio dell’algoritmo, la scia di feromoni su ciascun componente viene inizializzata su un valore piccolo. Mentre le formiche costruiscono soluzioni, depositano feromoni sui componenti che utilizzano. La quantità di feromone depositato è proporzionale alla qualità della soluzione. I componenti che fanno parte di buone soluzioni sono rinforzati con più feromoni, rendendoli più attraenti per le altre formiche.

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