Utilisateur:Samiagamoura/Brouillon
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Algorithme PB-DNA[modifier | modifier le code]
L’algorithme de PB-DNA (de son acronyme en anglais Propagation and Back-Propagation Diffusion through Neighborhoods Algorithm) est une heuristique d'optimisation qui appartient à la classe des algorithmes inspirés par les essaims de fourmis (Ant Colony Algorithms (ACA)).
L'approche est inspirée par le comportement de certaines espèces de fourmis (Solenopsis Invicta) en situation de détresse.
Dans un espace d'exploration qui peut être une organisation non structurée sans entités de contrôle centralisées, des threads autonomes et élémentaires (appelés agents-fourmis) utilisent le processus de diffusion directe par propagation et rétro-propagation dans l’objectif d'extraire le minimum global dans un ensemble de minima locaux.
Les fourmis sont des insectes dotés de mémoire très restreinte et d’une intelligence supposée être élémentaire, mais lorsqu’elles coopèrent, elles réalisent ensemble des tâches très complexes avec une consistance et une fiabilité étonnantes. Les comportements sociaux complexes des fourmis ont été beaucoup étudiés par la science, et les informaticiens constatent maintenant que ces comportements peuvent fournir des modèles de résolution de problèmes combinatoires.
Les chercheurs savent que les fourmis transmettent des informations par stigmergie à travers des substances chimiques appelées phéromones. Mais, ce canal de communication n'est pas le support unique, certaines espèces de fourmis qui manquent de phéromone comme "Cataglyphis Niger" (fourmis du désert), utilisent des messages directs pour se nourrir individuellement, sans aucune dépendance au phéromone. En outre, les expériences avec d'autres espèces, capables de diffuser des phéromones comme "Solenopsis Invicta" (fourmis rouges) démontrent que l'appel à la détresse ou au danger peut être acoustique [2]. Ces expériences ont prouvé que ces fourmis émettent un appel d'attaque, semblable à l'alarme qui sonne en situation de menace. De toute évidence, le son est plus rapide que la diffusion des phéromones dans l'air, et les fourmis y ont recours dans les situations d'urgence.
Contrairement à de nombreux algorithmes inspirés par les fourmis qui émettent un mécanisme stigmérgique tel que ACO [3], PB-DNA est basé sur la communication acoustique directe (individu à individu) des fourmis rouges "Solenopsis Invicta". Il est en quelque sorte proche de l'algorithme SDS de Bishop [4]. Les deux algorithmes -SDS et PB-DNA- appartiennent à la famille de l'intelligence artificielle inspirée par les essaims. Toutefois, SDS utilise une analogie au mécanisme de «appel au tandem» des fourmis «Leptothorax Acervorum», PB-DNA est inspiré par «appel aux attaques» des «Solenopsis Invicta» [2].
Pour éviter une explosion combinatoire, un niveau de propagation ultime est défini. C'est le niveau maximal d'exploration qui ne doit pas être dépassé. Ce seuil permet d'éviter la divergence et l'explosion combinatoire de l’algorithme. Cela signifie que la solution n'est pas garantie dans le cas où après avoir atteint ce seuil.
Deux phases sont distinguées:
Phase 1: Propagation des contraintes[modifier | modifier le code]
En situation de détresse, l'initiateur (agent-fourmi) déclenche le processus de propagation. Il envoie une matrice de contraintes où chaque agent-fourmi calcule sa fonction d'utilité sur cette matrice. Ce processus est répété jusqu'à ce que le niveau maximal d'exploration soit atteint ou au cas où il n'y aurait plus de nouveaux voisins à visiter.
Le résultat de cette phase est un arbre de minima locaux où la racine est le premier voisinage de l'initiateur agent-fourmi et les feuilles sont tous les voisinages des derniers niveaux visités dans des sentiers de propagation. Les feuilles sont les derniers nœuds visités dans l'un des deux cas suivants :
- L'exploration d'une file d'attente de voisinage a atteint le niveau ultime de propagation,
- L'agent-fourmi n'a plus de voisins à explorer.
Cet arbre de minima locaux doit être optimisé et restreint afin d'extraire le minimum global. Cela constitue la deuxième phase de la rétro-propagation.
Phase 2: Rétro-propagation des minima locaux[modifier | modifier le code]
La phase de rétro-propagation et de propagation procèdent en parallèle. Néanmoins, dans chaque branche (piste de propagation), la rétro-propagation commence après la propagation. Lorsque la feuille de la branche d’exploration est atteinte, le processus de rétro-propagation est déclenché automatiquement en remontant l'arbre.
Notes et références[modifier | modifier le code]
- « Samia GAMOURA-CHEHBI, Smart Workload Automation by Swarm Intelligence within the Wide Cloud Computing - Vol. 3, No. 4, Apr. - Ethan Publishing Company », sur www.ethanpublishing.com (consulté le )
- (en) R. Hickling, W. Wei, L. Lambert, « La communication acoustique par les fourmis de feu importées », The Journal of the Acoustical Society of America, , p. 2557-2574
- (en) R. Mishra, A. Jaiswal, « Optimisation des colonies de fourmis: une solution d'équilibrage de charge dans les nuages », International Journal of Web & Semantic Technology, , p. 3 (2) 33-50
- (en) M. M. Al-Rifaie, JM Bishop, « Revue de recherche sur la diffusion stochastique », Journal of Behavioral Robotics, , p. 4 (3) 155-173
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