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Algoritmo de optimización por colonias de hormigas

Basándonos en el comportamientos observado de ciertos tipos de hormigas, surge un algoritmo de optimización de rutas o caminos.

¿Hormigas?

Si, hormigas, esos seres dininutos, que nos rodean, y que siempre están acompañados, por cientos de ellos.

Imaginemos un punto A de origen, y uno B destino, con varios caminos de distinta longitud entre ellos.

Las hormigas querrán ir desde A (el hormiguero), a B (la comida), y volver cuantas más veces mejor.

Ahora pensemos que dichas hormigas emiten un olor característico (feromona), que van dejando a lo largo de su rastro.

Inicialmente de forma aleatoria, las hormigas tomarán los distintos caminos, en busca de alimento.

En función de la calidad y cantidad del alimento encontrado, las hormigas dejarán más rastro, para poder volver e indicar al resto del hormiguero el camino que han encontrado.

Pero además, las que tomaron el camino más corto, llegarán antes a la comida, y podrán volver antes al hormiguero, para dar otro viaje. Esto hace que el camino mas corto tenga cada vez más cantidad de feromonas depositadas, ya que más hormigas lo visitan, tanto las que llegan al alimento y vuelven, como las nuevas, que por naturaleza tienden a seguir el camino con mas feromonas depositadas.

De esta forma, seres tan simples, trabajando conjuntamente son capaces de averiguar el camino más corto entre dos puntos.

Aplicación clásica

Este tipo de algoritmos ha sido principalmente usado en el ámbito de las redes de computadores, en las que la obtención del camino mínimo entre dos puntos es de prioridad, pudiendo suponer mejoras de rendimiento y velocidades mayores.

Aplicaciones en el marketing digital

En el marco del marketing digital, podemos aplicar dicho algoritmo de optimización, para maximizar la red de influenciadores dentro de los seguidores de un producto.

Representando el conjunto de compradores de un producto, con sus conexiones en redes sociales como un grafo, donde cada nodo es un consumidor, y los arcos son las conexiones, tenemos:

<< Imagen grafo >>

Dada la representación de grafo como: SN = (V,E), y un número de compradores k, nuestro objetivo es encontrar un conjunto de nodos S, S ? V y |S| = k, que maximice Inf(S). Siendo Inf(S) la función que representa a los influenciadores de S.

A continuación adjunto un poster sobre el tema que realicé en mis años como alumno en la Universidad de Málaga:

Algortimo Hormigas - poster parte derecha