استفاده از الگوریتم‌های ابتکاری در  حل مسئله بهینه‌سازی امری ضروری و اجتناب‌ناپذیر است. این روش از توانایی مورچه‌ها در پیدا  کردن کوتاه‌ترین مسیر بین لانه و یک منبع غذایی الهام گرفته است. وقتی مورچه‌ها در محیط  اطراف حرکت می‌نمایند، اثری شیمیایی به نام فرومون از خود بجای می‌گذارند. وقتی  جمعیتی از مورچه‌ها از چند مسیر بین لانه و یک منبع غذایی حرکت می‌کنند، پس از  مدت زمان معینی مشاهده می‌شود که در مسیرهای متفاوت، فرومونهای برجای گذاشته شده  متفاوت می‌باشد. این امر ناشی از این واقعیت است که مورچه‌هایی که در  مسیر کوتاه حرکت می‌کنند، به علت کوتاه‌تر بودن مسیر در یک مدت زمان معین‌تردد بیشتری داشته‌اند چون مورچه‌ها، مسیر کوتاه‌تر را انتخاب  کرده‌اند. با  استفاده از روش مورچه‌ها، روش جستجوئی پیاده‌سازی می‌شود که در هر مرحله‌ای از اطلاعات مراحل قبلی برای رسیدن به  هدف استفاده میگردد.

تاریخچه الگوریتم کلونی مورچه ها :

به‌کارگیری سیستم مورچگان اولین بار (الگوریتم مورچگان) توسط Dorgio و همکاران . به عنوان یک نگرش با چندین عامل برای حل مسائل بهینه‌سازی ترکیبی یا راه‌حل چندعامله (multi Agent) مشکل، مانند مسئله فروشنده دوره گرد یا (TSP) (Traveling Sales Person)  و مسئله تخصیص منابع یا QAP پیشنهاد و ارائه شد.

الگوریتم بهینه سازی کلونی مورچه ها یا Ant Colony

Optimization و یا به اختصار ACO، که در سال 1992 توسط مارکو دوریگو  و در رساله دکتری وی مطرح شد، یکی از بارزترین نمونه ها برای روش   های هوش جمعی است. این الگوریتم از روی رفتار جمعی مورچه ها الهام گرفته شده   است. مورچه ها با همکاری یکدیگر، کوتاه ترین مسیر را میان لانه و منابع غذایی   پیدا می کنند تا بتوانند در کمترین زمان مواد غذایی را به لانه منتقل کنند. هر   کدام از مورچه ها، به تنهایی قادر به انجام چنین کاری نیستند

اما با همکاری و پیروی از چند اصل ساده، بهترین راه را پیدا می کنند.
به عنوان مثال، عملکرد مورچه های آرژانتینی  در یافتن کوتاه ترین مسیر بین لانه و منبع غذایی، بسیار عجیب و حیرت انگیز است. مورچه آرژانتینی عملا کور است و طبعا کوتاه ترین مسیر برای او مفهومی ندارد و توسط او قابل شناخت نمی باشد. اما با وجود چنین کمبودی، توده ای از این مورچه ها می توانند با همکاری یکدیگر، کوتاه ترین مسیر موجود بین لانه و محل مواد غذایی را پیدا کنند. این الگوریتم برای حل مسائلی که به صورت پیدا کردن کوتاه ترین مسیر در یک گراف قابل بیان هستند، طراحی شده است.

الگوریتم بهینه سازی کلونی مورچه ها یا ACO، از رفتار مورچه های طبیعی که در مجموعه ها بزرگ در کنار هم زندگی می کنند الهام گرفته شده است. الگوریتم های دیگری نیز بر اساس الگوریتم مورچه ها ساخته شده اند که همگی سیستمهای چند عاملی هستند و عامل ها مورچه های مصنوعی یا به اختصار مورچه هایی هستند که مشابه با مورچه های واقعی رفتار می کنند. الگوریتم مورچه ها، یک مثال بارز از هوش جمعی هستند که در آن عامل هایی که قابلیت چندان بالایی ندارند، در کنار هم و با همکاری یکدیگر می توانند نتایج بسیار خوبی به دست بیاورند. این الگوریتم برای حل وبررسی محدوده وسیعی از مسائل بهینه سازی به کار برده شده است.

1. اجتماعی بودن:

مطالعات نشان داده است که مورچه‌ها حشراتی اجتماعی هستند که در کلونی‌ها زندگی می‌کنند و رفتار آنها بیشتر در جهت بقاء کلونی است تا در جهت بقاء یک جزء از آن . در دنیای واقعی مورچه‌ها ابتدا به طور تصادفی به این سو و آن سو می‌روند تا غذا بیابند. سپس به لانه بر می‌گردند و ردّی از فرومون (Pheromone) به جا می گذارند. چنین ردهایی پس از باران به رنگ سفید در می‌آیند و قابل رویت اند. مورچه‌های دیگر وقتی این مسیر را می‌یابند، گاه پرسه زدن را رها کرده و آن را دنبال می‌کنند. سپس اگر به غذا برسند به خانه بر می‌گردند و رد دیگری از خود در کنار رد قبل می گذارند؛ و به عبارتی مسیر قبل را تقویت می‌کنند. فرومون به مرور تبخیر می‌شود که از سه جهت مفید است:

1. باعث می‌شود مسیر جذابیت کمتری برای مورچه‌های بعدی داشته باشد. از آنجا که یک مورچه در زمان دراز راه‌های کوتاه‌تر را بیش تر می‌پیماید و تقویت می‌کند هر راهی بین خانه و غذا که کوتاه‌تر(بهتر) باشد بیشتر تقویت می‌شود و آنکه دورتر است کمتر.

2. اگر فرومون اصلاً تبخیر نمی‌شد، مسیرهایی که چند بار طی می‌شدند، چنان بیش از حد جذّاب می‌شدند که جستجوی تصادفی برای غذا را بسیار محدود می‌کردند.

3. وقتی غذای انتهای یک مسیر جذاب تمام می‌شد رد باقی می ماند.لذا وقتی یک مورچه مسیر کوتاهی (خوبی) را از خانه تا غذا بیابد بقیهٔ مورچه‌ها به احتمال زیادی همان مسیر را دنبال می‌کنند و با تقویت مداوم آن مسیر و تبخیر ردهای دیگر،
به مرور همهٔ مورچه‌ها هم مسیر می‌شوند. هدف الگوریتم کلونی مورچه ها تقلید این رفتار توسط مورچه‌هایی مصنوعی ست که روی نمودار در حال حرکت اند. مساله یافتن کوتاه‌ترین مسیر است و حلالش این مورچه‌های مصنوعی اند.

2.هوشمندی توده‌ای: هوش جمعی (swarmIntelligence)

مورچه‌ها با وجود کور و کم‌هوش بودن کوتاهترین مسیر رفت و برگشت از خانه تا غذا را پیدا می‌کنند. این یکی از مهمترین و جالبترین رفتار مورچه‌ها می‌باشد که این نوع رفتار مورچه‌ها دارای نوعی هوشمندی توده‌ای است که عناصر رفتاری تصادفی(احتمال) دارند و بین آنها (همدیگر) هیچ نوع ارتباط مستقیمی وجود ندارد و آنها تنها بصورت غیرمستقیم و با استفاده از نشانه‌ها با یکدیگر در تماس هستند.

مورچه ها چگونه کوتاهترین مسیر را انتخاب می‌کنند؟

مورچه ها هنگام راه رفتن از خود ردی از ماده شیمیایی فرومون (pheromone) بجای می‌گذارند که البته این ماده بزودی تبخیر می‌شود ولی در کوتاه مدت بعنوان رد مورچه بر سطح زمین باقی می‌ماند. یک رفتار پایه‌ای ساده در مورچه ها وجود دارد.آنها هنگام انتخاب بین دو مسیر بصورت احتمالاتی (statistical) مسیری را انتخاب می‌کنند که فرومون بیشتری داشته باشد یا بعبارت دیگر مورچه هایبیشتری قبلاً از آن جا عبور کرده باشند.

مسیریابی با الهام از کلونی مورچه ها

• ترشح اسید فرمیک در مسیر حرکت
• دنبال کردن مسیرهای با اسید فرمیک بیشتر
• تبخیر

تعاملات محلی ، محدود و ساده اعضای یک دسته و جمعیت  با محیط ، منتهی به یک رفتار جمعی هوشمندانه میشوداین تعاملات غالبا غریزی بوده وبدون نظارت انجام می گیرندنتیجه آن غالبا یک رفتار پیچیده و هوشمندانه جمعی و بطورخاص انجام بعضی بهینه سازی های پیچیده است این نوع هوشمندی هیچ نیازی به کنترل مرکزی و دید کلی نسبت به سیستم ندارد

•   Stigmergy  :  ایده اصلی در تعاملات ارتباط با واسطه محیط  لانه سازی موریانه ها  ترشح اسید فرمیک توسط مورچه هامزایایی که هوش جمعی از آن بهره می برند
• مقیاس پذیری(scalability): تعاملات توزیع شده موجودات
• خطا پذیری(Fault tolerance)
• عدم وجود کنترل متمرکز
• قابلیت تطبیق پذیری عاملها
• سرعت انتقال تغییر
• تفکیک پذیری (modularity)
• خودکار بودن سیستم : نیاز به نظارت انسان نیست
• کارکرد موازی

الگوریتم های مبتنی برآمیزی در حل مسائل بهینه سازی ترکیبی داشته انددر بر گیرندة تعداد زیادی مورچه است که این ACOمورچه ها در طول گراف حرکت می کنندوکوتاهترین مسیر را پیدا می کنند . مورچه ها ، نوعادانشی درباره اینکه کدام مسیر کوتاه تر است راندارند بنابراین آنها به تنهایی ، فقط یک مسیر با کیفیت پایین را می توانند پیدا کنند ، ولی هماهنگیسراسری در میان مورچه های یک کولونی باعث می شود که مسیر های بهینه و کوتاه پیدا شوند .رفتار این مورچه ها( مورچه های مصنوعی ) ، از مورچه های واقعی مدل می شود . درجهانواقعی مورچه ها در حین حرکت درطول مسیرشان یک مقدار فرومون را در مسیر از خودبه جایمی گذارند . تصمیم گیری حرکت مورچه دریک مسیر بر اساس غلظت فرومون آن مسیر انجاممیشود . مورچه ها ترجیح می دهند از مسیری حرکت کنند که مقدار فرومون آن زیاد است . ازطرفی مورچه های مصنوعی یکسری خصوصیات گسترده تری دارند

که در مورچه های طبیعی یافت نمی شود . به اینصورت که حرکت آنها معمولا سازگار با عملیاتقبلی شان است که در یک ساختار داده ویژه ای ذخیره شده است . این مورچه ها در طول حرکت ازیک گره به گره دیگر مقداری فرومون را متناسب با مسیر ازخود به جای می گذارند ، به اینصورت که اگر مورچه در حرکت خود از گره مبدأ به گره مقصد مسیر کوتاه ومناسبی را انتخابکرده باشد ، میانگین توزیع فرومون در آن مسیر زیاد خواهد بود و از طرف دیگر اگر مسیرضعیفیرا طی کرده باشد ، مقدار فرومون در طول مسیر کم خواهد بود. در واقع مقدار فرومون باقی ماندهدر مسیر متناسب با کیفیت مسیر است . به این ترتیب مورچه ها در یک گراف ، کوتاهترین مسیر هارا پیدا می کنند.

ویژگیهای الگوریتم کلونی مورچه ها:

الگوریتم مورچگان:

1. چندمنظوره میباشد: می‌تواند برای انواع مشابه یک مسأله به کار رود.

2. قوی می باشد:یعنی با کمترین تغییرات برای دیگر مسائل بهینه‌سازی ترکیبی به کار برده می‌شود

3.یک روش مبتنی بر جمعیت می‌باشد.

 مزیت های ACO :

1. ایجاد انعطاف در حل هرگونه مسئله بهینه‌سازی

2. پسخورد مثبت (پسخورد مثبت، منجر به کشف سریع جوابهاب خوب می‌شود)

3. محاسبات توزیع شده (محاسبات توزیع شده از همگرایی زودرس وبی‌موقع جلوگیری می‌کند)

4. هیوریستیک آزمند سازنده (به کشف جوابهای قابل قبول در مراحل اولیه جستجو کمک می‌کند).

کاربردهای الگوریتم کلونی مورچه ها:

از کاربردهای الگوریتم (ACO) می‌توان به بهینه کردن هر مسئله‌ای که نیاز به یافتن کوتاهترین مسیر دارد استفاده می شود:

• مسیریابی داخل شهری و بین شهری
• مسیریابی بین پست‌های شبکه‌های توزیع برق ولتاژ بالا
• مسیریابی شبکه‌های کامپیوتری
• مسیر یابی تامین مواد اولیه جهت تولید به هنگام
• برنامه ریزی دروس دانشگاهی
• توازن بار ترافیک شبکه ومسیریابی مبتنی برمهندسی ترافیک
• کاوش استفاده از وب با استفاده از کلونی مورچه ها
• مسئله زمان بندی حرکت قطار ها
• برنامه ریزی پرواز
• بهینه سازی سکوهای دریا
• مسیریابی شبکه های کامپیوتری
• مسأله راهیابی در شبکه های مخابرات راه دور

از کابردهای این الگوریتم، رسیدن به راه حل تقریباً بهینه در مسئله فروشنده دوره‌گرد است. به طوری که انواع الگوریتم مورچه ها برای حل این مساله تهیه شده. زیرا این روش عددی نسبت به روشهای تحلیلی و genetic در مواردی که نمودار مدام با زمان تغییر کند یک مزیت دارد؛ و آن این که الگوریتمی ست با قابلیت تکرار. و لذا با گذر زمان می‌تواند جواب را به طورزنده تغییر دهد. که این خاصیت در روتینگ شبکه‌های کامپیوتری و سامانه حمل و نقل شهری مهم است.

پروسه پیدا کردن کوتاه‌ترین مسیر توسط مورچه ها، ویژگی‌های بسیار جالبی دارد، اول از همه قابلیت تعمیم زیاد و خود- سازمانده بودن آن است. در ضمن هیچ مکانیزم کنترل مرکزی ای وجود ندارد. ویژگی دوم قدرت زیاد آن است. سیستم شامل تعداد زیادی از عواملی است که به تنهایی بی اهمیت هستند بنابراین حتی تلفات یک عامل مهم، تاثیر زیادی روی کارآیی سیستم ندارد. سومین ویژگی این است که، پروسه یک فرآیند تطبیقی است. از آنجا که رفتار هیچ کدام از مورچه ها معین نیست و تعدادی از مورچه ها همچنان مسیر طولانی تر را انتخاب میکنند، سیستم می تواند خود را با تغییرات محیط منطبق کند و ویژگی آخر اینکه این پروسه قابل توسعه است و می تواند به اندازهٔ دلخواه بزرگ شود.
همین ویژگی‌ها الهام بخش طراحی الگوریتم هایی شده اند که در مسائلی که نیازمند این ویژگی‌ها هستند کاربرد دارند. اولین الگوریتمی که بر این اساس معرفی شد،الگوریتم ABC بود. چند نمونه دیگر از این الگوریتم‌ها عبارتند از: Ant Net،ARA،PERA، Ant Hot Net

نرم‌افزارهای کاربردی در الگوریتم کلونی مورچه ها:

 در برنامه‌های کامپیوتری الگوریتم از زبان برنامه‌نویسی  (Borland C ++5.02,C) نیز استفاده می‌شود مدلهای ریاضی که دراین الگوریتم استفاده می‌شود جوابهای آن بااستفاده از نرم‌افزار LINGO بدست می‌آید.

جمع‌بندی و نتیجه‌گیری:

روشهای بهینه‌یابی موجود برای حل مسائل سخت که بطور عمده شامل تعداد بسیار زیادی متغیر و محدودیت می‌باشند که از کارآیی عملی آنها در حل مسائل با ابعاد واقعی می‌کاهد. بدین علت از الگوریتمهای ابتکاری و فوق ابتکاری هیوریستیک بر مبنای بهینه‌یابی کلنی مورچگان استفاده نمود.استفاده از الگوریتم لانه مورچه و اقتباس از آن در صنعت برای یافتن کوتاهترین مسیر جهت تأمین بهنگام مواد و قطعات باعث کاهش هزینه‌های تولید و انبارداری و بهبود بهره‌وری می‌شود . می توان از روی این الگوریتم برای مسائل چندین عامله نمونه سازی کرد ولااقل به جوابی در حد بهینه و در کمترین زمان یافت.

منبع