Explained Meta-Heurísticas Optimización de Colonia de Hormigas

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Una introducción a una heurística poco conocida basada en el comportamiento de las hormigas

En el mundo de los algoritmos de optimización, existen una gran cantidad de métodos inspirados en las maravillas del mundo natural. Desde algoritmos genéticos basados en la evolución hasta estrategias de enfriamiento del recocido simulado, estos algoritmos han demostrado su eficacia en la resolución de problemas complejos. Sin embargo, entre este diverso paisaje de algoritmos inspirados en la naturaleza se encuentra una joya poco conocida: la Optimización por Colonias de Hormigas. Exploraremos este algoritmo heurístico que se inspira en los ingeniosos comportamientos de búsqueda de alimentos de las hormigas.

La optimización por colonias de hormigas (ACO, por sus siglas en inglés) es un algoritmo divertido para experimentar y su núcleo es sorprendentemente simple. En esta publicación, aprenderás los conceptos básicos y entenderás las ideas principales detrás del algoritmo. En una siguiente publicación, programaremos el algoritmo y lo utilizaremos para resolver varios problemas del mundo real. ¡Comencemos!

Uso de las hormigas en problemas de optimización

Como ya sabes, ACO se inspira en el comportamiento de las hormigas. El algoritmo imita la forma en que las hormigas buscan comida y se comunican entre sí para encontrar el camino más corto entre su nido y una fuente de alimento. Puedes utilizar el algoritmo para encontrar buenas rutas a través de grafos o para resolver problemas de tipo asignación.

En ACO se utiliza una población de hormigas artificiales. Exploran el espacio de soluciones construyendo soluciones paso a paso. Cada hormiga construye una solución seleccionando el siguiente componente basado en una distribución de probabilidad. Esta distribución de probabilidad se ve influenciada por la calidad de los componentes (por ejemplo, la longitud del camino) y por los rastros de feromonas dejados por otras hormigas. Los rastros de feromonas representan una forma de comunicación entre las hormigas, permitiéndoles seguir caminos que han sido exitosos en el pasado.

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Al inicio del algoritmo, el rastro de feromonas en cada componente se inicializa con un valor pequeño. A medida que las hormigas construyen soluciones, depositan feromonas en los componentes que utilizan. La cantidad de feromonas depositadas es proporcional a la calidad de la solución. Los componentes que forman parte de buenas soluciones se refuerzan con más feromonas, lo que los hace más atractivos para otras hormigas.

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