Un algoritm, inspirat de modul în care o specie de gândaci își schimbă culoarea pentru a comunica cu semenii și cu prădătorii, poate rezolva problemele de inginerie mai rapid decât multe abordări anterioare.
Gândacul de broască țestoasă aurie (Charidotella sexpunctata) este o specie neobișnuită, deoarece masculii își pot schimba culoarea carcasei aripilor după bunul plac. Culorile pot varia între maro, violet, portocaliu strălucitor și auriu. Acest lucru poate atrage femelele pentru oportunități de împerechere și, de asemenea, poate descuraja prădătorii.
Comportamentul acestei specii l-a inspirat pe Omid Tarkhaneh și pe colegii acestuia din cadrul Universității din Tabriz, Iran, să creeze un algoritm, care să imite acest comportament și să-l utilizeze pentru a rezolva o serie de probleme de inginerie din lumea reală.
Cercetătorii au creat un peisaj virtual, care reprezintă toate soluțiile potențiale la problema la care se lucrează (bune și rele, fezabile sau irealizabile). O populație de gândaci virtuali locuiește în acest spațiu, iar locația fiecăruia reprezintă o singură soluție posibilă. Peisajul este reprezentat de o matrice de posibilități în mai multe dimensiuni, una pentru fiecare variabilă din problemă.
Pentru fiecare iterație a algoritmului, calitatea fiecărei soluții este testată, iar culoarea fiecărui gândac virtual se schimbă pentru a reprezenta cât de bună este o soluție. Un gândac virtual, care funcționează corespunzător, capătă o culoare deosebit de atractivă, care atrage alți gândaci virtuali spre el, reprezentând o poziție mai bună în spațiul problematic. Ca urmare a acestui proces de atracție, o parte din populație va converge, în cele din urmă, către o poziție din peisaj care reprezintă soluția optimă a problemei.
Cercetătorii au aplicat algoritmul inspirat de gândaci în cazul a două probleme obișnuite de inginerie: problema de proiectare a grinzilor sudate, care urmărește minimizarea costului de producție al structurilor metalice, și problema de proiectare a trenului de transmisie, care urmărește minimizarea raportului de transmisie creat de patru roți dințate.
Aceștia au descoperit faptul că algoritmul lor a fost mai eficient în găsirea soluțiilor decât alți cinci algoritmi evolutivi, utilizați în găsirea de soluții și inspirați tot din natură. Asta înseamnă că timpul de rezolvare a fost unul relativ scurt. În plus, algoritmul avea o probabilitate mai mare în a găsi cea mai bună soluție disponibilă oriunde în peisajul virtual, decât alți algoritmi, care convergeau pe o soluție locală. Acest comportament este echivalent cu găsirea celui mai înalt punct dintr-un peisaj deluros virtual, în locul blocării în vârful unui deal relativ mic, fără a mai exista posibilitatea de a găsi alte dealuri mai înalte în apropiere.
„Conceptul ideii a fost inspirat, în mare parte, din natură. Acest tip de gândac este unic. După ce am vizionat câteva videoclipuri despre el, am realizat faptul că mecanismul de modificare a culorii și culorile reflectorizante sunt foarte interesante. Așadar, am început să citesc câteva lucrări cu privire la acest gândac și am observat faptul că mecanismul de modificare al culorii poate fi modelat matematic”, a declarat Tarkhaneh.
Totuși, cercetătorii avertizează cu privire la faptul că regula „fără prânz gratuit” înseamnă că algoritmul gândacului auriu nu va rezolva toate problemele într-un mod mai eficient decât abordările existente. Ideea propune următorul lucru: oricare doi algoritmi de optimizare pot funcționa la fel de bine atunci când rezolvă toate problemele posibile care există. În esență, deși s-a arătat faptul că acest algoritm îndeplinește unele sarcini mai bine decât alternativele, în unele cazuri se poate întâmpla și invers.
