Manage and streamline operations across multiple locations, sales channels, and employees to has improve efficiency and your bottom line.

Algoritmus mravenčí kolonie

ACO (z anglického označení Ant Colony Optimization) je bioinspirovaný algoritmus založený na pozorování chování skutečných mravenců při hledání potravy.
Umělí „mravenci“ procházejí grafem a vybírají cesty na základě pravděpodobnosti, která je ovlivněna tzv. feromonovou stopou a délkou cesty.
Řešení se postupně zlepšuje učením z předchozích průchodů.

  • Velmi vhodný pro úlohy typu TSP, VRP a jejich varianty.
  • Přirozeně paralelizovatelný algoritmus.
  • Dobře se přizpůsobuje měnícím se podmínkám (dynamický VRP).
  • Průběžné učení z minulých úspěšných řešení.

Zajímavosti a praktická využití

  • Úspěšně aplikován v oblasti síťové logistiky a IT směrování.
  • Populární ve výuce díky názorné analogii s přírodou.
  • Používán při plánování rozvozů v měnícím se prostředí (např. závislost na počasí).

Omezení a limity

ACO je citlivý na nastavení parametrů (např. intenzita odpařování feromonu) a bez dostatečné diverzity může dojít k předčasné konvergenci (mravenci „zamrznou“ na jediné cestě). Při větším počtu zákazníků může být výpočetně náročný.

Shrnutí

ACO přináší inspirativní pohled na optimalizaci pomocí přirozeného chování. Nabízí efektivní a přizpůsobivý přístup k řešení VRP, zvláště v dynamických a distribuovaných systémech.

Zdroje:

[1] Toth, P., & Vigo, D. (Eds.). (2014). Vehicle Routing: Problems, Methods, and Applications (2nd ed.). Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM).
[2] Dorigo, M., & Stützle, T. (2004). Ant Colony Optimization. Cambridge, MA: MIT Press.
[3] Doležal, J., & Fiala, P. (2012). Operační výzkum: Příklady a úlohy. Praha: Oeconomica.

Důležité odkazy

Kontakt

List Title

© 2025 RadiusTheme. All Rights Reserved