11 - Ant Colony Optimization - Computação Inspirada pela Natureza

- Motivações
- Recrutamento
- Experimento com Formigas Argentinas
- Modelos de Formigas Artificiais
- Algoritmos de Ant Colony Optimization
- Algoritmo ACO Simples
- Feromônio Artificial
- Movimentação das Formigas
- Algoritmo ACO Simples
- Lista de Nós já Visitados
- Depósito de Feromônio
- Reforço Positivo
- Depósito de Feromônio no Retorno à Origem
- Evaporação de Feromônio
- ACO Simples: um exemplo
- Algoritmo para o ACO Simples
- Exemplo - Notação
- Exercício
- Observações
- Algoritmo ACO de propósito geral
- Construção/modificação de soluções paralelas
- Atualização de trilhas de feromônio
- Algoritmo ACO de propósito geral
- Comportamento do ACO
- Ant Colony Optimization e TSP
- Problema do Caixeiro Viajante (TSP)
- ACO aplicado ao TSP
- Transição entre Cidades
- Probabilidades de Visitar cada Cidade
- Feromônio Depositado nas Arestas
- Regra de Atualização de Feromônio
- Quantas Formigas?
- Formigas Elitistas
- Parâmetros no ACO aplicado ao TSP
- Outras Melhorias do ACO
- TSP com 8 Cidades e 8 Formigas
- TSP com 70 Cidades e 70 Formigas
- Outras aplicações de ACO
- Aplicações de ACO
- Simuladores Interessantes
- Bibliografia

Fabricio Breve possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Metodista de Piracicaba (UNIMEP, 2001), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos (UFSCar, 2006) e doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (USP, 2010) com período sanduíche na University of Alberta (UofA), Canadá. Fez estágio de pós-doutoramento de 2010 a 2011 na Universidade de São Paulo. Em 2018 obteve o título de Livre-Docente em Redes de Computadores. Atualmente é professor associado da Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" (UNESP). Seus interesses de pesquisa incluem aprendizado de máquina, reconhecimento de padrões, processamento de imagens, redes complexas, redes neurais artificiais e computação inspirada pela natureza.

https://www.fabriciobreve.com/

Bibliografia:

CASTRO, Leandro Nunes. Fundamentals of Natural Computing: Basic Concepts, Algorithms, And Applications. CRC Press, 2006
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CARVALHO, André Ponce de Leon F. de. Notas de Aula, 2007
http://www.icmc.usp.br/~andre/

BROWNLEE, Jason. Clever Algorithms: Nature-Inspired Programming Recipes. Jason Brownlee, 2011.
http://amzn.to/1UxH889

BONABEAU, Eric; DORIGO, Marco; THERAULAZ, Guy. Swarm Intelligence: From Natural to Artificial Systems. Oxford University Press, 1999.
http://amzn.to/23nGGug

DORIGO, Marco; STÜTZLE, Thomas. Ant Colony Optimization. Bradford Books, 2004.
http://amzn.to/1W67ekI

BREVE, Fabricio; ZHAO, Liang; QUILES, Marcos G.; PEDRYCZ, Witold; LIU, Jimming. “Particle competition and cooperation in networks for semi-supervised learning”. Knowledge and Data Engineering, IEEE Transactions on, 2012.
http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/TKDE.2011.119

BREVE, Fabricio Aparecido. Aprendizado de Máquina em Redes Complexas. 165 páginas. Tese. São Carlos: Universidade de São Paulo, 2010.
http://www.fabriciobreve.com/artigos/tese-fab.pdf