Улей — это не только символ трудолюбия, но и подсказка для инженеров. Как идеи роевого интеллекта применяют в современных технологиях — рассказывают ученые ЮФУ.
Как природа меняет технологии
Пчелы, муравьи и другие насекомые стали моделью для создания роевых алгоритмов. Инженеры используют принципы их коллективного поведения, чтобы цифровые системы могли распределять задачи, искать оптимальные решения и работать без единого центра управления. Такие алгоритмы уже применяются в логистике, промышленности, энергетике и медицине.
Как работает цифровой рой
Роевой алгоритм — это множество самостоятельных цифровых агентов, которые работают без единого центра управления. Каждый из них проверяет свой вариант решения и обменивается результатами с другими.
Если один агент заходит в тупик, остальные продолжают поиск, поэтому система может быстро анализировать большое число вариантов и находить эффективное решение.
Где уже работают цифровые рои
Роевые алгоритмы применяют там, где нужно быстро выбрать лучший вариант из множества возможных.
В портах они помогают распределять причалы между судами, определять порядок их швартовки и разгрузки. На железных дорогах — составлять маршруты поездов и графики движения. В энергетике — балансировать нагрузку в «умных» сетях, а в медицине — анализировать снимки и искать признаки заболеваний.
Принцип, а не копия
Роевые алгоритмы не копируют насекомых буквально, а переводят их поведение на язык математики. Например, муравьи оставляют феромонные следы, а в цифровой системе их заменяют условные «метки», показывающие удачные маршруты. Пчелиный обмен сигналами превращается в правила выбора: где продолжать поиск, а где искать новое решение.
Как рой помогает моделировать толпу
Принципы роевого поведения используют и для анализа движения людей. Например, при проектировании метро, вокзалов и стадионов такие модели помогают оценить, как толпа будет двигаться при входе, выходе или эвакуации. Но для людей одних роевых алгоритмов недостаточно: их дополняют нейросетями и правилами, учитывающими поведение человека в стрессовой ситуации.
Идеального алгоритма не существует
Роевые алгоритмы эффективны не везде: каждый метод подходит для своего типа задач. Муравьиные алгоритмы чаще используют для маршрутов и расписаний, пчелиные — для поиска баланса между проверкой новых вариантов и использованием уже найденных решений, светлячковые — для поиска нескольких возможных оптимумов.
Российская научная школа
В ЮФУ исследования роевого интеллекта развивает научная школа, основанная Виктором Михайловичем Курейчиком и продолженная его сыном Владимиром Викторовичем.
Их разработки управляют портами Таганрога и Новороссийска, оптимизируют работу железнодорожных станций. За подготовку кадров в области многопроцессорных систем школа удостоена Премии Правительства России.