В данной статье рассматривается процесс создания имитационной модели поведения муравьиной колонии (можно почитать в википедии ) в среде имитационного моделирования «AnyLogic». Данная статья носит практический характер. В ней будет рассмотрен вопрос применения муравьиного алгоритма для решения задачи о коммивояжёре (Почитать можно тут).

Суть задачи коммивояжере заключается в том, что коммивояжер (продавец) должен посетить N городов побывав в каждом из них только один раз по наикратчайшему маршруту. Так как данная задача является NP-сложной и количество вариантов всех возможных маршрутов между N городами вычисляется как «N!», то время поиска кратчайшего маршрута будет увеличиваться по экспоненциальному закону с увеличением значения N. Соответственно время поиска кратчайшего маршрута(решения) с использованием алгоритма «полного перебора» (который дает точное решение) при количестве городов N>16 резко увеличивается (носит экспоненциальный характер). Поэтому мы будем искать не самый короткий по протяженности маршрут, а близкий к нему (рациональный) за конечное время с помощью «муравьиного алгоритма».

Кратко о сути
Суть задачи коммивояжере заключается в том, что коммивояжер (продавец) должен посетить N городов побывав в каждом из них только один раз по наикратчайшему маршруту. Так как данная задача является NP-сложной и количество вариантов всех возможных маршрутов между N городами вычисляется как «N!», то время поиска кратчайшего маршрута будет увеличиваться по экспоненциальному закону с увеличением значения N. Соответственно время поиска кратчайшего маршрута(решения) с использованием алгоритма «полного перебора» (который дает точное решение) при количестве городов N>16 резко увеличивается (носит экспоненциальный характер). Поэтому мы будем искать не самый короткий по протяженности маршрут, а близкий к нему (рациональный) за конечное время с помощью «муравьиного алгоритма».