Algoritma optimasi koloni semut
Dalam dunia ilmu komputer dan riset operasi, algoritma Ant Colony Optimization (ACO) menonjol sebagai teknik probabilistik untuk memecahkan masalah komputasi yang dapat direduksi menjadi menemukan jalur optimal dalam grafik. Inspirasi utama ACO berasal dari perilaku semut biologis, dimana komunikasi berbasis feromon sering dijadikan paradigma utama. Kombinasi semut buatan dan algoritma pencarian lokal telah menjadi pilihan pertama untuk berbagai tugas optimasi termasuk perutean kendaraandan perutean Internet.
Misalnya, optimasi koloni semut adalah suatu kelas algoritma yang terinspirasi oleh tindakan koloni semut. Semut buatan bertindak sebagai agen simulasi untuk menjelajahi ruang parameter guna menemukan solusi optimal, mirip dengan semut biologis yang mengeluarkan feromon untuk memandu semut lain menuju sumber daya.Dalam simulasi, semut buatan mencatat posisi dan kualitas solusi sehingga semut dapat menemukan solusi yang lebih baik pada iterasi berikutnya. Varian dari pendekatan ini adalah algoritma lebah, yang mencerminkan pola mencari makan lebah madu dan serangga sosial lainnya.
ACO pertama kali diusulkan oleh Marco Dorigo pada tahun 1992 dan pada awalnya dirancang untuk menemukan jalur optimal dalam grafik berdasarkan perilaku semut biologis. Seiring waktu, ide dasar ini berkembang untuk memecahkan berbagai masalah numerik dengan memanfaatkan berbagai aspek perilaku semut. Sebagai anggota keluarga algoritma koloni semut, metode kecerdasan gerombolan, dan optimasi metaheuristik, ACO melakukan pencarian berbasis model dan memiliki kesamaan dengan algoritma distribusi.
Gambaran Umum
Di alam, semut dari beberapa spesies awalnya berkeliaran tanpa pandang bulu dan, setelah menemukan makanan, kembali ke koloninya, meninggalkan jejak feromon. Jejak kaki ini menjadi petunjuk saat mencari semut lain; Jika mereka menemukan jejak, kemungkinan besar mereka akan mengikuti jejak feromon tersebut, kembali dan memperkuatnya ketika mereka akhirnya menemukan makanan (lihat komunikasi semut). Namun, seiring berjalannya waktu, jejak feromon tersebut menghilang sehingga mengurangi daya tariknya.Semakin lama semut menempuh jalur tersebut, semakin banyak waktu yang dimiliki feromon untuk menguap.
Rute yang lebih pendek lebih menarik karena lebih sering dilalui, sehingga kepadatan feromon lebih tinggi pada rute yang lebih pendek dibandingkan dengan rute yang lebih panjang.Penguapan feromon juga bermanfaat untuk menghindari konvergensi menuju solusi optimal lokal. Tanpa penguapan, jalur yang dipilih semut pertama kemungkinan besar akan terlalu menarik bagi semut berikutnya, sehingga sulit menjelajahi ruang solusi. Meskipun pengaruh penguapan feromon dalam sistem semut alami masih belum jelas, namun hal ini penting dalam sistem buatan.
Ketika semut menemukan jalur yang baik dari koloni menuju sumber makanan, semut lain umumnya cenderung mengikuti jalur tersebut, dan umpan balik positif pada akhirnya menyebabkan banyak semut mengambil jalur yang sama. Ide di balik algoritma koloni semut adalah untuk meniru perilaku ini melalui “simulasi semut” yang dijalankan di sekitar grafik yang mewakili masalah yang sedang dipecahkan.
Jaringan ambien objek cerdas
Pada saat “kecerdasan” tidak lagi terpusat tetapi dapat ditemukan pada objek-objek yang sangat kecil, diperlukan suatu konsep baru. Kini perlu ditinjau kembali konsep antroposentris yang sebelumnya memusatkan pengolahan data dan perhitungan kekuatan di unit kendali. Model otak manusia telah menjadi visi utama dalam pengembangan komputer. Namun, konsep ini berubah secara signifikan dengan munculnya jaringan objek cerdas dan sistem informasi generasi baru berbasis nanoteknologi. Meskipun perangkat kecil tidak menghasilkan kecerdasan tinggi secara individual, namun jika dihubungkan bersama, perangkat tersebut dapat menghasilkan kecerdasan kolektif, mirip dengan koloni semut atau lebah.
Contoh dari alam menunjukkan bahwa organisme yang sangat kecil, jika mengikuti aturan dasar yang sama, dapat menciptakan kecerdasan kolektif pada tingkat makroskopis. Koloni serangga sosial, bekerja sama dengan unit independen yang berperilaku sederhana, mewakili model masyarakat yang berbeda dengan manusia. Mereka bergerak untuk melakukan tugas dengan sedikit informasi. Analoginya dapat ditemukan pada jaringan benda-benda disekitarnya, dimana fleksibilitas dan kemampuan beradaptasi terhadap perubahan lingkungan sangatlah penting. Sama seperti koloni semut yang memiliki kemampuan beradaptasi dan kekuatan kolektif, jaringan seluler yang berkembang juga dapat memperoleh manfaat dari fleksibilitas serupa.Paket informasi yang bergerak melalui jaringan objek dapat dibandingkan dengan pergerakan semut yang bergerak melalui node dengan tujuan mencapai tujuan akhirnya secepat mungkin. Oleh karena itu, penggunaan konsep-konsep ini dalam situasi tertentu dapat membuka pintu menuju kecerdasan yang lebih tinggi dibandingkan dengan sistem terpusat tradisional.
Sistem Feromom Buatan
Sistem feromon buatan telah menjadi fokus penelitian karena komunikasi berbasis feromon telah terbukti menjadi salah satu alat komunikasi paling efektif yang banyak digunakan di alam. Serangga sosial seperti lebah, semut, dan rayap menggunakan feromon untuk berkomunikasi antar agen dan dalam kawanan agen. Efektivitas komunikasi ini mendorong penggunaan feromon buatan dalam pengembangan sistem robot gerombolan dan multi-robot.
Penerapan komunikasi berbasis feromon dapat dilakukan dengan berbagai metode, baik kimia maupun fisika. Contohnya adalah penggunaan cahaya yang diproyeksikan, seperti yang dijelaskan dalam artikel IEEE oleh Garnier, Simon et al. dari tahun 2007.Studi ini menjelaskan pengaturan eksperimental dengan mikrorobot otonom untuk menyelidiki komunikasi berbasis feromon. Pendekatan lain adalah dengan menyebarkan feromon melalui layar LCD horizontal, dan robot dilengkapi dengan sensor cahaya yang menghadap ke bawah untuk merekam pola pada permukaan di bawahnya. Meskipun mereka berhasil menciptakan kembali beberapa aspek komunikasi feromon alami, aplikasi ini gagal mereplikasi sepenuhnya kompleksitas seluruh sistem feromonseperti yang terlihat di alam.
Disadur dari : en.wikipedia.org