AntColonyOptimierung

AntColonyOptimierung (ACO) ist eine metaheuristische Optimierungsmethode, die das kollektive Verhalten von Ameisen nachahmt, um gute Lösungen für komplexe, schematisch definierte Optimierungsprobleme zu finden. Sie wurde in den 1990er Jahren von Marco Dorigo entwickelt und gehört zu den etablierten Ansätzen in der Künstlichen Intelligenz und im Operations Research.

Kernidee ist, dass eine Gruppe künstlicher Ameisen schrittweise Lösungen konstruiert, wobei die Wahl des nächsten Schritts durch zwei Faktoren beeinflusst wird: Pheromonspuren, die die Häufigkeit der Pfadwahl früherer Ameisen widerspiegeln, und heuristische Informationen, die die unmittelbare Qualität eines Schritts beschreiben. Pheromone verdampfen mit der Zeit, wodurch der Suchprozess nicht zu stark auf früh gefundene Lösungen fixiert ist; gute Pfade erhalten durch erneute Verstärkung mehr Pheromone.

Der Algorithmus umfasst typischerweise Initialisierung, iterative Bauprozesse durch mehrere Ameisen, probabilistische Entscheidungsregeln (basierend auf Pheromonwerten und Heuristik) sowie Aktualisierungen der Pheromone. Es gibt lokale Aktualisierungen während des Lösungsaufbaus und globale Aktualisierungen am Ende einer Iteration. Varianten unterscheiden sich im Update-Verhalten, in der Auswahl der besten Anten oder in der Obergrenze der Pheromonwerte (Max-Min Ant System, ACS u. a.).

Typische Anwendungsfelder sind das Traveling-Salesman-Problem (TSP), Vehicle-Routing-Probleme (VRP), Scheduling-Aufgaben und verschiedene Netz- bzw. Logistikprobleme. Vorteile von ACO liegen in der guten Skalierbarkeit auf bestimmte Problemklassen und der Robustheit gegenüber lokalen Optima; Nachteile sind Parameterempfindlichkeit, potenzielle Langsamkeit und Anfälligkeit für Stagnation bei unsachgemäßer Verdampfung oder Verstärkungsstrategien. Eine Implementierung erfordert ein Graphenmodell, eine Begrenzung der Pheromonwerte, eine Heuristik und klare Aktualisierungsregeln.