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Veuillez expliquer ce qu'est "l'optimisation des colonies de fourmis"
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En informatique et en recherche opérationnelle , l' algorithme d'optimisation des colonies de fourmis ( ACO ) est une technique probabiliste pour résoudre des problèmes de calcul qui peuvent être réduits à trouver de bons chemins à travers des graphes. Les fourmis artificielles représentent des méthodes multi-agents inspirées du comportement de vraies fourmis.
La communication basée sur les phéromones des fourmis biologiques est souvent le paradigme prédominant utilisé. Les combinaisons de fourmis artificielles et d'algorithmes de recherche locale sont devenues une méthode de choix pour de nombreuses tâches d'optimisation impliquant une sorte de graphique, par exemple, le routage de véhicules et le routage Internet.
À titre d'exemple, l'optimisation des colonies de fourmis est une classe d'algorithmes d'optimisation modélisés sur les actions d'une colonie de fourmis. Les «fourmis» artificielles (par exemple, les agents de simulation) localisent les solutions optimales en se déplaçant dans un espace de paramètres représentant toutes les solutions possibles. Les vraies fourmis déposent des phéromones se dirigeant vers les ressources tout en explorant leur environnement. Les «fourmis» simulées enregistrent de la même manière leurs positions et la qualité de leurs solutions, de sorte que dans les itérations de simulation ultérieures, davantage de fourmis localisent de meilleures solutions. Une variante de cette approche est l'algorithme des abeilles, qui est plus analogue aux schémas de recherche de nourriture de l'abeille, un autre insecte social.
Cet algorithme fait partie de la famille des algorithmes de colonies de fourmis, dans les méthodes d'intelligence en essaim, et il constitue des optimisations métaheuristiques. Initialement proposé par Marco Dorigo en 1992 dans sa thèse de doctorat, le premier algorithme visait à rechercher un chemin optimal dans un graphe, basé sur le comportement des fourmis cherchant un chemin entre leur colonie et une source de nourriture. L'idée originale s'est depuis diversifiée pour résoudre une classe plus large de problèmes numériques, et par conséquent, plusieurs problèmes ont émergé, s'appuyant sur divers aspects du comportement des fourmis. D'un point de vue plus large, ACO effectue une recherche basée sur un modèle et partage certaines similitudes avec l'estimation des algorithmes de distribution.