Итак, на пути цепочки идущих муравьев возникает преграда (рис. 5). Дойдя до преграды, муравьи с равной вероятностью будут обходить ее справа и слева. То же самое будет происходить и на обратной стороне преграды. Однако те муравьи, которые случайно выберут кратчайший путь, будут быстрее его проходить, и за несколько передвижений он будет более обогащен феромоном. Поскольку движение муравьев определяется концентрацией феромона, то следующие будут предпочитать именно этот путь, продолжая обогащать его феромоном до тех пор, пока этот путь по какой-либо причине не станет недоступен.
Очевидная положительная обратная связь быстро приведет к тому, что кратчайший путь станет единственным маршрутом движения большинства муравьев. Моделирование испарения феромона – отрицательной обратной связи – гарантирует, что найденное локально оптимальное решение не будет единственным – муравьи будут искать и другие пути. Если мы моделируем процесс такого поведения на некотором графе, ребра которого представляют собой возможные пути перемещения муравьев, в течение определенного времени, то наиболее обогащенный феромоном путь по ребрам этого графа и будет являться решением задачи, полученным с помощью муравьиного алгоритма.
Рис. 5. Принятие решений группой муравьев (рисунок взят из работы [23])
Нетрудно сделать общий вывод о том, что непрямой обмен информацией, когда некто (нечто) изменяет некоторую область среды, а другие некто (нечто) используют эту информацию, является основой формирования правил принятия решений по формированию пути движения.
В целом для целей настоящей работы подчеркнем, что описанные выше элементы природных алгоритмов могут быть активно использованы и в задачах принятия решений по движению группировок объектов. Однако для этого требуется четкое понимание постановок задач.
Глава 2. Характеристики группового движения летательных аппаратов
Иду медленно, но зато я никогда не двигаюсь назад.
Совместное поведение различных объектов управления в процессе движения изучается в рамках многих научных дисциплин. Выделим наиболее известные.
Распределенный искусственный интеллект. Эта область искусственного интеллекта занимается самыми общими аспектами коллективного поведения объектов управления. Основу составляют результаты, полученные в теории распределенных систем и теории принятия решений.
Теория