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Ant Colony Optimization (Parte II)

Dr. Guillermo Leguizamón CINVESTAV, Julio 2010. Ant Colony Optimization (Parte II). Familia de algoritmos derivados del enfoque ACO. Familia de los principales algoritmos ACO . MaxMin -AS (control sobre los valores del rastro ) AS-rank (ranking de soluciones )

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Ant Colony Optimization (Parte II)

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Presentation Transcript

  1. Dr. Guillermo Leguizamón CINVESTAV, Julio 2010 AntColonyOptimization(Parte II) Familia de algoritmos derivados del enfoque ACO

  2. Familia de los principalesalgoritmosACO • MaxMin-AS(control sobre los valores del rastro) • AS-rank (ranking de soluciones) • AS-elistim (sólola mejorsolución) • Ant Colony System (ACS) • Ant-Q (basado en Q-Learning)

  3. Algoritmos ACO • MaxMin-AS: AntSystem con valores Mínimos y Máximos para los valores del rastro de feromona • ¿Qué puede ocurrir si no se controlan los valores del rastro de feromona? • ¿Qué relación se puede establecer entre un incremento (decremento) indiscriminado del rastro y el comportamiento del algoritmo?

  4. Valores extremos o nulos del rastro 2 1 5 4 3

  5. MaxMinAS Inicializar(); for c=1 toNro_ciclos { for k=1 toNro_ants ant-k construye solución k; Guardar la mejor solución; Actualizar Rastro (i.e., ij); Reubicar hormigas para el próximo ciclo; } Imprimir la mejor solución encontrada; Se controlan los valores Máximo y Mínimos

  6. Algoritmos ACO • AS-rank: AntSystem que usa un ranking de las mejores soluciones para realizar la actualización del rastro. • ¿Qué relación se puede establecer entre esta manera de actualizar el rastro y el comportamiento del algoritmo?

  7. AS-rank Inicializar(); for c=1 toNro_ciclos { for k=1 toNro_ants ant-k construye solución k; Guardar la mejor solución; Realizar un ranking; Actualizar Rastro (i.e., ij); Reubicar hormigas para el próximo ciclo; } Imprimir la mejor solución encontrada; Se actualiza el rastro siguiendo el ranking de las mejores soluciones

  8. Actualización del Rastro en AS-rank w: peso r: índice del ranking b: best-so-far

  9. Algoritmos ACO • AS-elitism: AntSystem que usa complementariamente la mejor solución encontrada hasta el momento para dar un resfuerzo adicional. • ¿Qué relación se puede establecer entre esta manera de actualizar el rastro y el comportamiento del algoritmo?

  10. Actualización del Rastro en AS-elitism w: peso r: índice del ranking b: best-so-far

  11. Algoritmos ACO AntColonySystem: Un algoritmo ACO que es una extensiónde un AS e introduce: 1. un esquema local y global de actualización del rastro y, 2. una manera alternativa de selección de la próxima componente

  12. Ant Colony System (ACS) • 1. Actualización del rastro • LOCAL: • Cada vez que una hormiga avanza en el grado deja un rastro muy pequeño sin considerar la calidad de la solución. • GLOBAL: (idem AS, es decir, después que termina un ciclo)

  13. Ant Colony System (ACS) 2. Selección de la próxima componente de la solución: La usada en un AS con  =1

  14. Ant Colony System (ACS) Es decir que hay una combinación de greedy y proporcional. NOTA: La parte greedy es sobre los valores combinados de rastro y heurística

  15. ACS Inicializar(); for c=1 toNro_ciclos { for k=1 toNro_ants ant-k construye solución (Actualización LOCAL) Guardar la mejor solución; Realizar un ranking; Actualización GLOBAL Rastro; Reubicar hormigas para el próximo ciclo; } Imprimir la mejor solución encontrada;

  16. Posibilidades de Paralelización • División en subcolonias (distribuido) • Muliprocesamiento (Memoria Compartida) • Otros....

  17. FIN Parte II

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