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Otimização por Colônias de Formigas – ACO (Ant Colony Optimization)

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Apresentação em tema: "Otimização por Colônias de Formigas – ACO (Ant Colony Optimization)"— Transcrição da apresentação:

1 Otimização por Colônias de Formigas – ACO (Ant Colony Optimization)
Inspirada no comportamento de busca por alimentos das formigas Aplicações em problemas de otimização combinatorial

2 ACO :: Aplicações Problema do Caixeiro Viajante Descobrimento de Rotas
Roteamento de veículos Roteamento em redes de telecomunicação Escalonamento de Tarefas Coloração de Mapas Bioinformática Árvores filogenéticas Dobramentos de proteínas Mineração de Dados Clustering Classificação (Ant-Miner)

3 ACO :: Colônias de Formigas Reais
Curiosidades  9000 espécies conhecidas Colônias compostas de dúzias a milhões de indivíduos Tempo de vida da rainha pode superar 20 anos As formigas são seres praticamente cegos

4 ACO :: Colônias de Formigas Reais
Comunicação Direta Contatos através das antenas, troca de comida ou líquido, contato mandibular Indireta Interações a nível microscópico (substâncias químicas) Estigmergia Semitectônica: construção de ninhos Baseada em sinal/substância: busca por alimento

5 ACO :: Colônias de Formigas Reais
Busca por alimento Estigmergia através de trilhas de feromônio Preferência probabilística por caminhos com alta taxa de feromônio Adaptação a mudanças do ambiente (auto-organização)

6 Colônias de Formigas Reais (encontrando o melhor caminho...)
Situação 1: Situação 2: ? ?

7 Colônias de Formigas Reais (encontrando o melhor caminho...)
Situação 3: Situação 4:

8 ACO :: Colônias de Formigas Reais
Busca por alimento

9 ACO :: Colônias de Formigas Artificiais
Proposta inicialmente por Marco Dorigo (1996) Inspirada no comportamento das colônias de formigas reais na procura de alimento Baseada em população Agentes simples (artificial ants) Sistema auto-organizável Comunicação entre agentes (estigmergia)

10 ACO :: Semelhanças e Diferenças
Semelhanças com o sistema real Uma colônia de indivíduos (agentes) que cooperam entre si Trilhas de feromônio artificiais (informações numéricas) para comunicação local Preferência probabilística por caminhos com maior quantidade de feromônio Caminhos curtos tendem a ter alta taxa de feromônio Política de decisão probabilística que faz uso somente de informação local

11 ACO :: Semelhanças e Diferenças
Diferenças com o sistema real Possuem memória das ações passadas O mundo em que ‘vivem’ é discreto Depositam quantidades de feromônio em função da qualidade da solução encontrada

12 ACO :: O Algoritmo ACO Deve-se definir
Uma representação apropriada do problema Função heurística () Método para forçar a construção de soluções válidas Regra para atualização do feromônio () Regra probabilística de transição: em função dos valores da heurística e da quantidade de feromônio

13 ACO :: Problema do Caixeiro Viajante
Representação do problema Grafo (N, A) N é o conjunto de cidades (itens componentes das soluções)(nós) A é o conjunto dos caminhos entre as cidades (arestas) Função heurística ij = 1/dij dij é a distância entre as cidades i e j

14 ACO :: Problema do Caixeiro Viajante
Propriedade de fechamento das soluções Visitar todas as cidades uma única vez Regra de atualização do feromônio Evapora Atualiza Regra probabilística de transição

15 ACO :: Pseudo-Código Pseudo-código: Inicializar Trilhas
Do While (Critério de parada não alcançado) – Cycle Loop Do Until (Cada formiga completar um caminho) – Tour Loop Atualização local da trilha End Do Evaporar feromônio nas trilhas Analizar caminhos Atualização global da trilha


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