مورچه ها استادان ریاضی و الهام بخش فناوری های مدرن هستند!

به گزارش خبرگزاری ساینس بلاگ مورچه ها این حشرات کوچک توانایی خاصی در یافتن کوتاه ترین مسیر بین لانه و منابع غذایی دارند. این توانایی آنها برای بقا ضروری است و الگویی برای توسعه فناوری های پیچیده در علوم کامپیوتر و بهینه سازی است. رفتار جمعی مورچه ها که مبتنی بر فرومون (Pheromone) و تعامل اجتماعی است به ما می آموزد که چگونه می توان مسائل پیچیده را به روش های کارآمد حل کرد.

 مورچه ها هنگام جستجوی غذا با ترشح ماده شیمیایی به نام فرومون مسیریابی انجام می دهند. هر مورچه که منبع غذایی پیدا می کند در مسیر بازگشت به لانه فرومون ترشح می کند. سایر مورچه ها به طور طبیعی به مسیری که غلظت فرومون در آن بیشتر است جذب می شوند. این فرآیند ساده به تدریج باعث می شود که مسیر های کوتاه تر شناسایی و تثبیت شوند زیرا مورچه ها در این مسیر ها سریع تر حرکت کرده و غلظت فرومون آنها افزایش می یابد. در مقابل مسیر های طولانی تر به دلیل تبخیر فرومون کمتر مورد استفاده قرار می گیرند.

این سیستم به ظاهر ساده در عمل نمایانگر نوعی «هوش جمعی» (Collective Intelligence) است که بدون نیاز به تصمیم گیری فردی به یک رفتار منسجم و کارآمد می انجامد. جالب است بدانید که این فرایند تنها به یک نوع مورچه محدود نیست و در گونه های مختلف این حشرات دیده می شود.

رفتار مسیریابی مورچه ها الهام بخش توسعه الگوریتمی به نام «بهینه سازی کلونی مورچگان» (Ant Colony Optimization – ACO) بوده است. این الگوریتم که نخستین بار در دهه ۱۹۹۰ توسط مارکو دوریگو (Marco Dorigo) معرفی شد برای حل مسائل پیچیده ای همچون مسئله فروشنده دوره گرد (Traveling Salesman Problem) استفاده می شود. در این مسئله هدف یافتن کوتاه ترین مسیر برای بازدید از تعدادی شهر و بازگشت به شهر اولیه است.

 در ACO عامل های مصنوعی (Artificial Agents) مشابه مورچه ها عمل می کنند. آنها با استفاده از مکانیزم فرومون مصنوعی و الگوریتم های یادگیری به جستجوی مسیر های بهینه می پردازند. این روش در زمینه های مختلف از جمله مدیریت شبکه های ارتباطی طراحی سیستم های لجستیکی و حتی برنامه ریزی تولید صنعتی کاربرد دارد.

هرچند رفتار مورچه ها الهام بخش فناوری های نوین بوده است اما شبیه سازی کامل این سیستم طبیعی در محیط های مصنوعی به چالش هایی برخورده است. یکی از این چالش ها تعادل بین «اکتشاف» (Exploration) و «استفاده» (Exploitation) است. اگرچه تمرکز روی مسیر های کوتاه تر مزیت هایی دارد اما ممکن است مانع از کشف مسیر های جدید و بالقوه بهتر شود. این مشکل در طراحی الگوریتم ها نیازمند تنظیمات پیچیده است تا تعادل مناسبی برقرار شود.

الگوریتم های الهام گرفته از مورچه ها در بهینه سازی مسیر و در حل مسائل مختلف از جمله مدیریت ترافیک شهری طراحی شبکه های بی سیم و حتی تحلیل داده های زیستی کاربرد دارند. این فناوری ها به ما نشان می دهند که چگونه می توان از اصول ساده طبیعت برای حل مسائل پیچیده انسانی بهره برد.