Los seres humanos siempre hemos buscado la solución a los problemas que se generan alrededor de nuestro entorno, los cuales con el tiempo y por la influencia de factores como la tecnología avanzada, la globalización, el cuidado del medio ambiente y la búsqueda de procesos más eficaces y eficientes, se han convertido en problemas cada vez más complejos. Por lo que se ha visto la necesidad de utilizar los recursos que nos brinda la investigación de operaciones y otras áreas de las ciencias de ingeniería que ofrecen múltiples opciones para solucionar todas estas dificultades.
Con la llegada del internet a nuestras vidas se han hecho más fáciles las formas de comunicarnos, tan fácil ha sido que cada vez buscamos soluciones más rápidas que nos permitan ahorrar tiempo, es decir, maneras de comunicarnos velozmente con otras personas, empresas, otros lugares del mundo, etc. Por toda esta revolución de la informática y las comunicaciones, se han propuesto técnicas elocuentes para la solución de problemas que se puedan presentar; una de estas técnicas es el uso de la inteligencia artificial a partir del algoritmo de la colonia de hormigas (Ant Colony Algorithm) utilizado para hallar el camino más corto. Este algoritmo no es aplicado solo a las redes computacionales, también es aplicado a buscar las rutas más cortas de transporte para la movilidad en las ciudades, empresas u otros lugares en los que se requiera el traslado de personas o materiales, con el fin de ahorrar tiempo, evitar colas, reducir costos, etc., para mejorar el servicio que se esté proporcionando.
El algoritmo de la colonia de hormigas (Ant Colony Algorithm, ACO), fue implementado por primera vez en 1990 por investigadores científicos haciendo uso del estudio del comportamiento de las hormigas para buscar un nuevo algoritmo de enrutamiento, ya que las hormigas tienen la capacidad de crear caminos bidireccionales desde sus casas hasta sus objetivos en un tiempo óptimo. De esta manera estas investigaciones han aportado los medios para minimizar el número de nodos que se toma desde un punto de origen hasta llegar al destino, es decir, el uso de técnicas para resolver una vía eficiente. A semejanza de las habilidades las hormigas con los algoritmos de enrutamiento, los investigadores creen que estas pueden ayudar al flujo más rápido y eficiente del internet, y de otros problemas en el que se necesite una ruta más corta.
Las características del algoritmo ACO son el uso explícito de elementos previamente resueltos. De hecho, se basa en conducir a una solución constructiva de bajo nivel, como lo hace el GRAS, pero incluyéndola en un marco poblacional y asignándolas al azar en el software Monte Carlo. Una combinación de las diferentes soluciones de los elementos es sugerida también por los algoritmos genéticos, pero en el caso del ACO, la distribución de probabilidad es definida explícitamente por la solución previamente obtenida de cada uno de los componentes.
A continuación se muestra un graphical TSP solver que utiliza dentro de sus métodos de solución el Algoritmo de Colonia de Hormigas.
La optimización basada en el Algoritmo de Colonia de Hormigas ha sido investigado y aplicado en algunas áreas centrales en Ciencias de la Computación. Una de la áreas de mayor interés es la creación de redes, debido a la capacidad natural de las hormigas para ir desde su punto de partida hasta su destino con la cantidad más limitada de los costos. El Algoritmo de Colonia de Hormigas es sin duda alguna una de las más relevantes posibles soluciones que deben aplicarse a la creación de redes, y debido a su posible eficacia también ha suscitado interés en otros campos relacionados. Aunque los administradores de redes se muestran reacios a actualizar el sistema, que ya está en marcha, este nuevo enfoque elocuente ha recibido mucha atención y se podría aplicar en futuras versiones y diversos campos del conocimiento.
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