Séance de cours

Systèmes intelligents distribués : stratégies d'auto-organisation et de recherche de nourriture

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Dans cours

ENG-466: Distributed intelligent systems

The goal of this course is to provide methods and tools for modeling distributed intelligent systems as well as designing and optimizing coordination strategies. The course is a well-balanced mixture of theory and practical activities. ...

Description

Cette séance de cours explore l'auto-organisation dans les systèmes naturels, où les modèles mondiaux émergent des interactions locales. Elle s'oriente vers des stratégies de recherche de nourriture de fourmis, y compris la navigation individuelle, les mécanismes de recrutement et la formation de pistes de recrutement. Le rôle du hasard dans l'organisation de l'alimentation et l'importance biologique de l'équilibre exploitation-exploration sont discutés. La séance de cours couvre également les algorithmes Traveling Salesman Problem et Ant Colony Optimization, montrant comment les systèmes artificiels peuvent imiter des comportements naturels pour résoudre des problèmes complexes.

Enseignant·e

Alcherio Martinoli

I received my Diploma in Electrical Engineering from the Swiss Federal Institute of Technology in Zurich (ETHZ), and a Ph.D. in Computer Science from the Swiss Federal Institute of Technology in Lausanne (EPFL). I am currently an Associate Professor at the School of Architecture, Civil, and Environmental Engineering and the head of the Distributed Intelligent Systems and Algorithms Laboratory. Before joining EPFL I carried out research activities at the Institute of Biomedical Engineering of the ETHZ, at the Institute of Industrial Automation of the Spanish Research Council in Madrid, Spain, and at the California Institute of Technology, Pasadena, U.S.A. Additional information can be found on my full CV.

Source officielle

Concepts associés (31)

Algorithme de colonies de fourmis

Les algorithmes de colonies de fourmis (, ou ACO) sont des algorithmes inspirés du comportement des fourmis, ou d'autres espèces formant un superorganisme, et qui constituent une famille de métaheuristiques d’optimisation. Initialement proposé par Marco Dorigo dans les années 1990, pour la recherche de chemins optimaux dans un graphe, le premier algorithme s’inspire du comportement des fourmis recherchant un chemin entre leur colonie et une source de nourriture.

Algorithme

thumb|Algorithme de découpe d'un polygone quelconque en triangles (triangulation). Un algorithme est une suite finie et non ambiguë d'instructions et d’opérations permettant de résoudre une classe de problèmes. Le domaine qui étudie les algorithmes est appelé l'algorithmique. On retrouve aujourd'hui des algorithmes dans de nombreuses applications telles que le fonctionnement des ordinateurs, la cryptographie, le routage d'informations, la planification et l'utilisation optimale des ressources, le , le traitement de textes, la bio-informatique L' algorithme peut être mis en forme de façon graphique dans un algorigramme ou organigramme de programmation.

Stratégie optimale de recherche de la nourriture

C’est en 1966 qu’Emlen, Mac-Arthur et Pianka établissent pour la première fois la théorie de la stratégie optimale de recherche de nourriture (en anglais : optimal foraging) qui consiste à rechercher la nourriture optimale avec le moins de contraintes possibles. Les individus capables d’exploiter leur nourriture de la manière la plus efficace ont un taux de survie plus élevé, et donc une meilleure fitness. La sélection naturelle va donc les avantager, d’où leur intérêt d’adopter la meilleure stratégie de recherche de nourriture.

Fourmi coupe-feuille

Les fourmis coupe-feuille, également appelées fourmis-manioc en Guyane, fourmis champignonnistes ou encore fourmis parasol, sont des fourmis vivant dans les régions d'Amérique tropicale. Afin de se nourrir, elles ont développé une symbiose avec un champignon (principalement Leucoagaricus gongylophorus, qui, comme d'autres espèces de champignons cultivées par des fourmis, produit des gongylidia, des renflements riches en nutriments dont les fourmis se nourrissent) qu'elles cultivent dans leur fourmilière.

Optimisation combinatoire

L’optimisation combinatoire, (sous-ensemble à nombre de solutions finies de l'optimisation discrète), est une branche de l'optimisation en mathématiques appliquées et en informatique, également liée à la recherche opérationnelle, l'algorithmique et la théorie de la complexité. Dans sa forme la plus générale, un problème d'optimisation combinatoire (sous-ensemble à nombre de solutions finies de l'optimisation discrète) consiste à trouver dans un ensemble discret un parmi les meilleurs sous-ensembles (ou solutions) réalisables, la notion de meilleure solution étant définie par une fonction objectif.

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Séances de cours associées (64)

Programmation semi-définie

Couvre la programmation et l'optimisation semi-définies sur des cônes semi-définis positifs.

Optimisation de la colonie de fourmis : routage et optimisation

Explore Ant Colony Optimization (ACO) pour le routage et l'optimisation, en discutant d'heuristique constructive, de recherche locale, de mécanismes phéromones et d'applications du monde réel.

Méthodes d'optimisation : discussion théorique

Explore les méthodes d'optimisation, y compris les problèmes sans contraintes, la programmation linéaire et les approches heuristiques.

Algorithme Simplex

Couvre l'algorithme Simplex pour la minimisation des fonctions avec des contraintes linéaires.

Méthodes d'optimisation heuristique

Explore les méthodes d'optimisation heuristique pour trouver l'optimum global efficacement.

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Concepts associés (31)

Algorithme de colonies de fourmis

Algorithme

Stratégie optimale de recherche de la nourriture

Fourmi coupe-feuille

Optimisation combinatoire

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