Karınca kolonisi optimizasyonu konulu ilk yazımda sizlere karınca kolonisi ile yapay zekada kullanılan bu algoritma arasındaki ilişkiden bahsedeceğim.Karıncalar koloniler halinde yaşayan varlıklardır ve biri yemek buldugunda hepsi oraya uşuşur ancak tuhaf olan bir kac tarafı var .Birincisi bir karıncanın yuvadan km’lerce uzakta yemek bulmasına rağmen yuvaya yolunu kaybetmeden geri donebilmesi.2. ise buldugu yemeğin yerini arkadaşlarına bildirmesi.3. su ve yapay zekanın konu aldıgı asıl nokta ise kullandıkları yolun en kısa yol olması ve zamanla o yolun tum karıncalar tarafından kullanılması.Bu ilginc bilgiler sizde de merak uyandırmıstır eminim.Bir universite oğrencisi olarak ve derslerden anladığım kadarıyla karıncalar yemek bulmak icin etrafa yayılırlar .Bu karıncalardan yemek bulan karınca yemeği bulunca eve donuş yolunda koku salgılıyor ki yemeğin yanına geri donebilsin.Aynı yemeği bulan karıncalar geri donuş yolunda kokular bırakıyor.Bu kokuya rastlayan karıncalar kokuyu takip ederek yemeğe ulaşıyorlar her karınca eve donuş yolunda koku bırakıyor ve bu kokuları izliyorlar kokunun yogun oldugu yani karıncaların cok gectiği yerler optimum kısa yol olmus oluyor bunun icin ornek bir video koymak istedim.İlk yazılarım haliyle anlaşılmaz olabilir bunun icin ozur diliyorum. Video’yu da biraz acıklayayım.Bir suru karınca oldugunu duşunun yemek icin de alternatif yollar oldugunu .Bu her yoldan karıncalar gidip gelmekte her karınca da bir koku bıraktıgına gore en fazla koku olan yol takip edilecektir.Şoyle ki en yakın karınca yemeğe gidip geri donduğunde giderken 1 br donerken de 1 br koku bırakır 2. kokuyu bırakmıs olur bu durumda uzun yoldan gidenler daha 1. kokuyu bıraktıkları icin donuş yolunu cok koku olan yoldan yaparlar.Mantk bu şekilde işlemektedir. kaynak :http://www.ilkerkaya.net/karinca-kolonisi-optimizasyonu __________________