1. Hormigas Artificiales
Insectos Sociales y
Resolución Distribuida
de Problemas.
Ing. Mauro San Martín
msmartin@elqui.cic.userena.cl
Académico
Universidad de La Serena
InfoUDA - Agosto 2000
3. Vida Artificial
Definición:
La Vida Artificial es el estudio de los sistemas
concebidos por el hombre que presentan
comportamientos característicos de los sistemas
vivos.
La Vida Artificial completa el enfoque tradicional
de la Biología (análisis de sistemas vivos)
intentando la sintetizar el comportamiento de
estos sistemas sobre el computador y/u otros
medios artificiales.
4. Las Hormigas
Una Hormiga
Cada hormiga es bastante tonta: poca memoria y unos 20
estados.
Una Colonia o Enjambre
Es capaz de: construir nidos extremadamente complejos,
repartir labores de manera eficiente, agricultura y ganadería, ...
Comportamiento Emergente
No poseen lenguaje
No hay información
centralizada
(“La Reina NO reina”)
Stigmergy.
“El mapa se dibuja en el
terreno”
5. Las Hormigas
Artificiales
Aplicación del conocimiento sobre insectos
sociales en la creación de metáforas para la
resolución de problemas.
Aspectos Claves
Distribución v/s Centralización.
Comportamiento emergente v/s Control y
Preprogramación.
Adaptación a condiciones cambiantes del
ambiente en tiempo real.
6. Aplicaciones de
Hormigas Artificiales(1)
Sistemas multi-agentes
Definición de Agente : inteligencia, autonomía y capacidad de
interacción.
Problemas en Grafos
Ruta más corta
Vendedor Viajero (TSP)
Ejemplo: Estrategia de forrageo
Descubrimiento de la ruta más corta / barata.
Stigmergy: Uso de feromonas virtuales.
8. La ruta a la comida: un
applet ilustrativo. (1)
NIDO
COMIDA
Las Hormigas son capaces de:
Encontrar la ruta más corta entre el
NIDO y la COMIDA sin tener un
“mapa”.
¿Cómo lo hacen?
En cada momento, una Hormiga
simplemente camina y va decidiendo
su dirección usando como referencia
un rastro químico dejado por las que
pasaron antes por allí. A su vez, va
dejando un rastro químico sobre la
ruta que usa. El rastro se evapora.
Una ruta más corta puede ser
transitadas más veces en un lapso
dado ⇒ su rastro químico es más
intenso y tiene mayor probabilidad de
ser elegida.
Usan el terreno para dibujar el mapa.
9. Las hormigas caminan entre el nido y la
comida. Bajan hasta la comida, suben
hasta el nido, y así sucesivamente.
Mientras más feromona hay en un arco
(mientras más blanco está), más
probable que se vayan por ahí. Y a su
vez, van agregando feromona a los
arcos por los que pasan, pero ese rastro
se va debilitando a medida que se
alejan del punto de donde partieron.
Con una pequeña probabilidad, la
hormiga toma un camino cualquiera, en
lugar de fijarse en la feromona.
La feromona se va evaporando, así que
si no pasan hormigas durante un rato, el
rastro se borra.
La ruta a la comida: un
applet ilustrativo. (2)
Un applet para modelar este comportamiento de
las Hormigas:
El terreno es representado por un grafo no dirigido. (Las rutas son discretas, su tamaño
está dado por la cantidad de aristas que las forman)
10. Para terminar
Queda mucho por hacer,
muchas posibles
aplicaciones por investigar y,
muy importante, falta
investigación teórica que nos
permita entender a cabalidad
cómo “funcionan” las
hormigas.
Las Hormigas son Sistemas Distribuidos de Agentes
Simples:
No necesita información ni control centralizados (aptos para redes).
Se adaptan a condiciones cambiantes del medio (on-line).
Al ser simples, individualmente no requieren gran poder de procesamiento.
12. Referencias
1. Bonabeau, Dorigo, Theraulaz: SWARM INTELLIGENCE, FROM
NATURALTO ARTIFICIAL SYSTEMS. Oxford University Press. 1999.
2. Schoonderwoerd, R.: COLLECTIVE INTELLIGENCE FOR NETWORK
CONTROL. Tesis de Ingeniería Delft University of Technology. 1996.
3. Di Caro, Dorigo: “AntNet: Distributed Stigmergetic Control for
Communications Networks”. 1998.
4. Schoonderwoerd, Holland, Bruten: “Ant-like agents for load balancing in
telecommunications networks”. 1997.
5. Dorigo, Gambarella: Ant Colonies for
the travelling salesman problem”. 1997.
6. Fenet, Hassas: “An Ant Based System
for Dynamic Multiple Criteria Balancing”.
1998.
7. WWW: www.sfi.org, www.swarm.org,
iridia.ulb.ac.be/dorigo.