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Ant Colony Optimization

Ant Colony Optimization. Virtuelle Ameisen als Software-Agenten zur Bewältigung komplexer Probleme. Optimierung mit Ameisen.

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Presentation Transcript

  1. Ant Colony Optimization Virtuelle Ameisen als Software-Agentenzur Bewältigung komplexer Probleme Marc Bufé

  2. Optimierung mit Ameisen Dokument-Version 1.2 Autor: Marc BuféDiese Vortragsfolien entstanden im Rahmen des SeminarsSoftcomputing im Sommersemester 2000 an der Fakultät Informatik, Universität Stuttgart, GermanyFolien, Ausarbeitung und Algorithmus sind zu finden unter: http://fly.to/airport Marc Bufé

  3. Natur als Vorbild • Ameisen • Kolonien • Koordination • Kooperation • Schwarmintelligenz Marc Bufé

  4. Futtersuche in Natura Nutzung Tour A-B-C-D-E steigt, A-B-H-D-E fällt - mit Zeit Marc Bufé

  5. Mehragent-System Wie in die Informatik übertragen? • Ameise <> Ein Agent • Kolonie <> Alle Agenten • Bewertung von Teillösungen • Kooperation • Verflüchtigung Marc Bufé

  6. Futtersuche im Graphen Zwecks Übersichtlichkeit hier nur 2 mögl. Wege berücksichtigt! A B C D E F Marc Bufé

  7. Futtersuche mit Agenten 15 15 10 20 15 15 10 20 Marc Bufé

  8. Erweiterungen • Markierung abhängig von Weglänge • Hintergrundspeicher • Umgebungswissen • Daemon Marc Bufé

  9. Sub-optimale Lösungen • Gründe hierfür: • zu langsame Verflüchtigung • ungeeignete Parameterwahl • zu wenige Ameisen Marc Bufé

  10. Parameterwahl a : Gewichtung für Markierungb : Gewichtung für Knotennähe Oliver30, NCMAX=2500 Sehr gute LösungenKeine StagnationØ Stagnation Marc Bufé

  11. Ant-System (AS) Modelle a : Gewichtung für Markierungb : Gewichtung für Knotennäher : Verflüchtigungsfaktor Ergebnis für 10 gemittelte DurchläufeOliver30, NCMAX = 5000 Marc Bufé

  12. Ant-Cycle auf TSP • Tabu List • Random Walk • Prioritäten • Rücklauf und längenabhängige Bewertung 5 1 4 1 1 3 2 Marc Bufé

  13. Tabu List n : Anzahl Städte = Eine Tourm : Anzahl Ameisenk : Index einer Ameises : Zeiger in TabuList (momentane Stadt) Für jede Iteration innerhalb eines Ant-Cycle:Trage für jede Ameise k die besuchte Stadt ein For k := 1 to m do insert town of ant k in Tabuk(s) od Marc Bufé

  14. Random Walk & Prioritäten i,j : Kante zwischen Knoten i,jnij : 1/Distanz(i,j)a : Gewichtung für Markierungenb : Gewichtung für Knotennähe allowedk : für k auf i erlaubte adjazente unbesuchte Städte Aus Ant-Routing-Table: Übergangswahrscheinlichkeit von Stadt i nach j für Ameise k Marc Bufé

  15. Rücklauf und Bewertung i,j : Kante zwischen Knoten i,jtij (t): Markierung zur Zeit tr : Verflüchtigung je (t,t+n) Q/Lk : Const/Tourlänge Ameise k Mit Tabu List,Ant-Routing-Table: Mark_delta = Summe der Markierungen für alle Ameisen k,die Kante (i,j) passiert haben Markierung nach Tour = Verflüchtigung * Mark_alt + Mark_delta Marc Bufé

  16. 10-Cities-Problem CCA0 AS-Markierungsverteilung nach Start und nach 100 Zyklen Marc Bufé

  17. Oliver30 Problem Zyklen: 342Länge : 420 a = 1b = 5r = 0.5 Marc Bufé

  18. Kantenbesuche je Knoten Typische Läufe mit Ant-Cycle auf Oliver30 Guter Lauf Stagnationsverhalten (a=5, b=2) Marc Bufé

  19. Vergleich ACO vs EA Marc Bufé

  20. Zusammenfassung • Kombination von Teillösungen • Positive Rückkopplungsschleife • „Vergessen“ fördert Exploration • Selbstadaption - ohne Reinitialisierung! • Geeignet für (A)TSP, Routing... Marc Bufé

  21. Mehr Ameisen • Marco Dorigo IRIDIA, Université Libre de Bruxelles • Spektrum der Wissenschaft Ausgabe 05/2000 • Ant Cam http://www.discovery.com/cams/ant/antmain.html Marc Bufé

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