5.3. Les fourmis artificielles
La fourmi artificielle se présente sous la forme d'un
ensemble de procédures qui définissent son comportement [42,43].
Celui-ci est très semblable à celui de la fourmi naturelle quand
elle recherche de la nourriture Figure (V-2). Dans ce cas, une fourmi n'a qu'un
rôle assez simple qui consiste à se déplacer du nid jusqu
à la source de nourriture et à y revenir. Le code qui
définit leur comportement permet aux fourmis artificielles de se
déplacer dans l'espace combinatoire formé par les
différents éléments qui peuvent être utilisés
pour le problème à résoudre. Pour utiliser un vocabulaire
informatique, nous dirons qu'elle construit une solution. La
mémorisation de ces déplacements donne la forme d'une solution
où chaque étape est désignée par I'indice de
l'élément et où I'ordre de parcours désigne la
position des éléments dans la solution.
1. Dans le cas des fourmis artificielles, il n'y a pas
obligatoirement de phase de recrutement.
1. Qui est capable d'agir dans un environnement;
2. Qui peut communiquer directement avec d'autres agents;
3. Qui, est mue par un ensemble de tendances (sous la forme
d'objectifs individuels ou d'une fonction de satisfaction, voire de survie,
qu'elle cherche à optimiser) ;
4. Qui possède des ressources propres;
5. Qui, est capable de percevoir (mais de manière
limitée) son environnement ;
6. Ne dispose que d'une représentation partielle et
éventuellement nulle de cet environnement ;
7. Qui, possède des compétences et offre des
services;
8. Qui, peut éventuellement se reproduire;
9. Dont le comportement tend à, satisfaire ses
objectifs, en tenant compte des ressources et des compétences dont elle
dispose, et en fonction de sa perception, de ses représentations et des
communications qu'elle reçoit.
En se basant sur ces définitions, il est possible de
décrire le comportement des fourmis virtuelles en tant qu'agents :
1- Les entités informatiques que nous venons de
définir sont dites virtuelles car elles n'ont pas d'existence
matérielle au contraire des entités physiques qui interagissent
dans le monde concret (Des exemples de ces agents physiques sont un robot, un
avion, une voiture) ;
2- Les agents sont capables d'agir : dans le cas des fourmis
virtuelles, elles modifient les valeurs de phéromone associées
aux différents éléments. Par cette action elles changent
leur environnement, ce qui influera sur le choix des autres fourmis à
l'itération suivante ;
3- Les agents sont capables de communiquer : les fourmis
utilisent comme on I'a vu précédemment la phéromone comme
médium de communication indirecte;
4- les agents sont doués d'autonomie : chaque fourmi
â pour but de construire une solution pour un problème
donné, se contentant pour cela d'appliquer les règles de
sélection qui définissent son comportement, la fourmi utilise la
phéromone et parfois des valeurs heuristiques;
5- Les agents n'ont qu'une représentation partielle de
leur environnement : lors de la construction d'une solution, la fourmi ne
connaît à chaque étape que les éléments
qu'elle a déjà choisis et les valeurs de phéromone
correspondant aux éléments qui pourront l'être.
Comme nous avons pu le voir, les fourmis peuvent
résoudre collectivement des problèmes complexes. Un des exemples
marquant est celui de la découverte du chemin le plus court dans
l'expérience du choix entre les deux chemins. Chacune des fourmis,
isolément, ne peut trouver la meilleure solution. C'est grâce au
mécanisme d'auto- organisation qui émerge de la communication
indirecte (stigmergie) que le plus court chemin peut être
découvert. Le modèle de la stigmergie peut être facilement
étendu aux agents artificiels en associant aux éléments
d'un problème des variables d'état spécifique, qui
serviront de support à la communication indirecte entre fourmis.
Pour simuler ce mécanisme, il faut intégrer un
processus de renforcement positif. Dans le cas des fourmis, plus le chemin est
court, plus les fourmis le parcourront vite et plus la quantité de
phéromone associée sera élevée. Afin de pouvoir
comparer les solutions, il est nécessaire d'introduire une mesure qui
donne l'adéquation de la solution au problème : c'est la fonction
qualité (en anglais fitness). La valeur de cette qualité est
utilisée dans le calcul de la mise à jour des valeurs
associées aux éléments du problème lors de la phase
de renforcement. Pour la recherche chemin le plus court, on peut prendre tout
simplement la distance comme mesure de qualité : plus le chemin est
court, plus il sera renforcé.
Une des propriétés de la phéromone est
son caractère volatil. Dans le modèle virtuel, un
mécanisme similaire sera utilisé afin d'éviter une
convergence prématurée (stagnation) due à la
découverte d'un optimum local.
Entre ces deux modèles, nous passons d'un univers
continu à un univers discret. Ainsi, les fourmis virtuelles sautent d'un
élément à un autre, tandis que les fourmis naturelles
progressent de façon continue sur le chemin. Cette discrétisation
impose que l'évaporation ou la modification des valeurs de
phéromone ne puisse se faire en continu. Cet ajustement de valeurs n'est
souvent réalisable qu'après la construction de la solution
complète.
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