Sarritan, natura gizakion inspirazio-iturria izaten da. Eta horren erakusgarri ona da erle artifizialen algoritmoa.
Konputazio-zientzietan eta irtenbideen bilaketan, erle artifizialen koloniaren algoritmoa (ACO, ingelesezko siglen arabera) optimizazio-algoritmo bat da, ezti-bilaketan erleen taldeek duten jokaera adimentsuan oinarritutakoa.
Kontu jakina da erleek feromonak erabiltzen dituztela beren artean komunikatzeko eta hurbilen duten elikagai-iturria bilatzeko. Habiara itzultzen direnean, feromona gehiago jartzen dituzte, eta horrek erle gehiago erakartzen ditu iturri horretara bertara.
ACO algoritmoa antzeko ikuspegi batean oinarritzen da, optimizazio-arazo batean irtenbide onena bilatzeko. Hau da, erleek beren artean komunikatzeko eta elikagai-iturriak eraginkortasunez bilatzeko daukaten gaitasuna baliatzen du gizakiontzako irtenbideen sorta oso bat esploratzeko.
Algoritmoan, erle birtualen talde bat simulatzen da. Erle bakoitzak posizio bat du bilaketa-eremuan, eta eremu horretan mugitzen da, arau batzuen arabera. Arau nagusia da erle bakoitzak tokiko elikagai-iturri bati jarraitzen diola eta, iterazioen kopuru jakin baten ondoren, elikagai-iturri onenak aurkitu dituzten erleek beren informazioa partekatzen dutela beste erle batzuekin taldean.
Erle artifizialak hiru motatakoak dira: erle langileak, erle esploratzaileak eta erle behatzaileak. Erle langileek elikagai-iturriak bilatzen dituzte (irtenbideak izan daitezkeenak) eta erlauntzera eramaten dituzte bueltan. Bidean, irtenbideen toki-bilaketak egiten zituzten bitartean, bildu duten informazioa erabiltzen dute, gainera, haien kalitatea hobetzeko.
Beren aldetik, erle esploratzaileek elikagai-iturri berriak bilatzen dituzte. Erle esploratzaile batek bilatutako irtenbide bat jada badauden irtenbideak baino hobea bada, irtenbide berri eta etorkizun handiko edo esperantzagarri bihurtuko da, erle langileek sakonago esploratuko dutena.
Erleek, gainera, bilaketa-eremuko toki edo eskualde berriak esploratu ahal dituzte, ausaz, egon daitezkeen irtenbide guztiak aintzat hartzen ari direla ziurtatzeko.
Eta azkenik, aurkitu diren elikagai-iturrien kalitatea ebaluatzen dute erle behatzaileek.
Prozesu honek jarraitzen du geldialdi-irizpideei erantzuten dien irtenbide bat lortu arte, horrek esan nahi baitu arazoaren irtenbide onargarri bat aurkitu dela.
Horrela, ACO algoritmoak egon litekeen irtenbide onena aurkitu ahal du oso zabala eta konplexua den bilaketa-eremu batean. Izan ere, erleen taldeak irtenbide optimoetarantz azkar bat etortzeko duen gaitasunari zor zaio bere eraginkortasuna.
Egun, arlo askotariko eta askotan aplikatzen da, esate baterako, ingeniaritzan, ekonomian, biologian eta informatikan.
Agian harrigarria iruditzen zaizu etengabeanerleei buruzko postak hemne agertzea. Baina esan behar dugu hilearen 20an Erleen Mundu Eguna ospatuko dugula. Hori dela eta, arreta berezia jartzen ari gara polinizaziotzaile honeten.
Gehiago jakin nahi baduzu, horra hor beste post batzuk:
Utzi erantzuna