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Ant Algorithms - 개미 알고리듬

Ant Algorithms - 개미 알고리듬

7, 8차시

💫 Ant Algorithms - 개미 알고리듬


Ant Algorithm - 개미 알고리듬
개미와 Stigmergy - 개미들의 소통방법(냄새/페로몬을 이용한)

→ 개미는 가는 길마다 페로몬을 뿌림 (Like 헨젤과 그레텔)
→ 개미는 페로몬이 많은 쪽을 따라감
→ 정답인지는 모르지만 최적 경로에 가까울수록 (짧을 수록) 더 많이 왔다갔다 할 수 있음
→ 최종적으로 가장 많은 개미들이 다니는 경로 = 최적 경로

Nest, Food, Obstacle

개미는 Network을 따라 이동, 냄새가 강한 쪽으로 이동
컴퓨터 개미는 냄새를 식으로 맡음
(강의 자료에 있는 식은 오류가 많음)

최적의 길을 찾아내는
변화에도 금방 적응하는

Traveling Salesman Problem - TSP
= 해밀턴 패턴, 모든 정점을 중복없이 한 번씩만 방문

개미 군집 최적화 ACO - 참고

@ U 중간고사 출제 :
인공 개미 집단의 시간 변화에 따른 Behavior-행태를 나타낸 그림 3장
각각 어떤 원리에 의해 어떤 일이 일어나고 있는지 (그림 사이사이 일어난 일)
→ (Stigmergy)-페로몬을 남기면서 서로 소통 ~
→ 페로몬에 의해 잘못된 경로를 만들기도 하지만, 페로몬에 의해 결국 최적 경로를 찾아낸다
→ 어떤 조건에서든 최적 경로를 찾아낸다

(개미 알고리듬)-이 원리를 어떻게 응용할 수 있는지
→ 최단 경로를 찾는 ~

💫 식


ρ - 초매개변수, (일단) 무시해도 되는

α - 페로몬 지수, β - 거리 지수
→ 어떤 걸 더 중심적으로 생각하느냐에 따라 조정

타겟 경우의 값 / 현재 위치에서 갈 수 있는 모든 경우의 수 값 합

τ(r, u) - r, u 사이 페로몬 양
η(r, u) - r, u 사이 거리

만약 페로몬 양이 똑같다면, 거리가 더 짧은 쪽으로
(때문에 거리는 역수 모양)

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