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Network optimization via Ant Colony Algorithm: il caso della rete di trasporto urbano di Roma

Ant Colony Optimization

Tra le tante diverse applicazioni, ruolo centrale in questa tesi ha l'applicazione della swarm intelligence nell'algoritmo Ant Colony System Optimization (ottimizzazione basata sul sistema di colonie di formiche) che da qui abbrevieremo in ACS.
L'implementazione di ACO (Ant Colony Optimization) prima e ACS poi specialmente in problemi di routing ha portato a risultati sorprendenti. Prima di entrare nello specifico dell'algoritmo la cui versione generale è alla base di quella implementata per lo studio di questa tesi, è opportuno introdurlo in senso generale.
Guardando una lunga fila di formiche partire da un lato del giardino e raggiungere il nostro tavolo da picnic per recuperare le briciole di pane, sorge naturale la domanda: come fanno a conoscere tutte quante la strada, a seguire il percorso più breve e che magari passa sopra a quell'altro mucchietto di cibo sul prato e tornare indietro al nido? Il sistema è tutto legato agli ormoni, in particolare al feromone.
Le formiche, durante il loro cammino, rilasciano una quantitativo di sostanze chimiche variabile a seconda della produttività relativa al percorso intrapreso. Se viene trovata una fonte di cibo, durante il ritorno al nido il quantitativo di feromone rilasciato dalla formica (di una tipologia per l'appunto definita trace pheromone) è superiore rispetto ad un viaggio a vuoto. Così facendo, le altre formiche della colonia in uscita dal nido alla ricerca del cibo seguono questa indicazione con i loro apparati sensoriali per dirigersi alla fonte di cibo rilasciando a loro volta un certo quantitativo di tracciante chimico lungo il tragitto. In breve tempo una vera e propria autostrada ormonale si viene a creare tra sorgente e destinazione e la quasi totalità delle formiche tende a seguirla. Il feromone depositato tende poi, essendo sostanza chimicamente volatile, a dissiparsi nello spazio con il passare del tempo. Questo fattore ha una doppia valenza: nel caso una singola formica scelga un percorso poco produttivo (o più lungo) la sua traccia chimica svanisce in un tempo infinitamente inferiore rispetto a quella del percorso più produttivo seguito da più formiche; nel caso in cui una fonte di cibo si esaurisca o un certo numero di formiche scelgano una strada errata, non venendo più depositato feromone la strada ormonale lasciata sul terreno tende a svanire abbastanza rapidamente "liberando" il pattern di un percorso passato dall'essere ottimo all'essere "neutro". [...]

Questo brano è tratto dalla tesi:

Network optimization via Ant Colony Algorithm: il caso della rete di trasporto urbano di Roma

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Informazioni tesi

  Autore: Roberto Marisaldi
  Tipo: Laurea liv.I
  Anno: 2014-15
  Università: Università degli Studi Guglielmo Marconi
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria Informatica
  Relatore: Luca Regoli
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 130

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