Həşəratlar Qarışqa hər zaman ən qısa yolu tapır

Qarışqa hər zaman ən qısa yolu tapır


Yem tapmaqdan ötrü ətrafındakı nəhəng dünyaya yollanan qarışqa üçün vaxt çox dəyərlidir. Buna görə də yemi ən qısa müddətdə tapmalı və dərhal yuvasına qayıtmalıdır. Çox kiçik olmalarına baxmayaraq, qarışqalar bu vəzifəni insanlardan daha yaxşı yerinə yetirirlər…

Qarışqaların istiqaməti müəyyən etmə metodu

Qarışqalar yem tapmaq üçün öz instinktlərinə deyil, aid olduqları qarışqa koloniyasının “ortaq zəkasına” etibar edirlər. Bu həmrəylik onların hər zaman ən qısa müddətdə yem tapıb yuvalarına qayıtmalarını təmin edir. Bəs bu necə baş verir?

Yem tapmaq üçün yuvadan çıxan kəşfiyyatçı qarışqalar  yol boyu qida mənbəyinin yerini bildirən feromon1 maddəsi (qoxu izi) buraxırlar. Digər qarışqalar da bu qoxu izini təqib edərək qida mənbəyinə gedən yolu tapa bilirlər.

Bu kəskin qoxu olmasa,  yem tapmaq üçün yuvadan çıxan qarışqalar özbaşına hərəkət edərək fərqli istiqamətlərə gedərlər.
Qarışqa digər qarışqalardan yayılan qoxunu  duyduqda həmin tərəfə üz tutur. Qoxu fərqli istiqamətlərdən gəldikdə isə qoxunun ən kəskin olduğu tərəfə gedir.
Bu qoxu bir müddət sonra buxarlanaraq yox olur. Əgər eyni yoldan çoxlu sayda qarışqa keçibsə, oradan daha kəskin qoxu gəlir. Az istifadə edilən yollarda isə heç bir iz qalmır. Bununla da qarışqalar daha qısa yolları asanlıqla müəyyən edə bilirlər.

Qarışqaların istifadə etdiyi “yol tapma metodu” sayəsində qida mənbəyi ilə yuva arasındakı ən qısa məsafə müəyyən edilərək maksimum məhsuldarlıq əldə olunur. 

Qarışqa koloniyası optimallaşdırma alqoritmi

Qarışqaların istiqaməti təyin etmə üsulu elm adamları üçün çox maraqlıdır. Çünki texniki olaraq sadə metoddan istifadə etmələrinə baxmayaraq, çox müvəffəqiyyətlidirlər. Hətta hazırki GPS (Qlobal Mövqetəyinetmə Sistemi) teknologiyasından istifadə edən insanlarla yarışa belə girə bilərlər.

Elm adamları qarışqaların yem axtararkən istifadə etdikləri bu metodu modelləşdirərək “Qarışqa Koloniyası Optimallaşdırma Alqoritmi (ACO)2” sistemini yaratdılar. Bu alqoritm sayəsində riyaziyyatçı və mühəndislər qarışqanın davranışlarını tədqiq edərək olduqca mürəkkəb olan optimallaşdırma məsələlərini həll edə bilirlər. Bu alqoritm “ən qısa zaman” problemi ilə yanaşı, “ən az pul istifadəsi” və ya “ən az enerji istifadəsi” kimi optimallaşdırmalar üçün də istifadə edilə bilər.

Məsələn, mətbəxdəki ən təmiz qaşığı tapmaq üçün istifadə edilən alqoritm belə ola bilər:3 Qaşıq 1 və qaşıq 2-ni müqayisə et. Ən təmiz olanı saxla.4 Tapdığın ən təmiz qaşığı qaşıq 3 ilə müqayisə et.5 Bu mərhələləri n-ci qaşığı da müqayisə edənə qədər təkrarla. Bu alqoritmlə mətbəxinizdəki ən təmiz qaşığı tapmağınız çox asan olar.6

Koloniya Optimallaşdırma Alqoritmi NP-kompleks adlandırılan ən çətin hesablama məsələlərinin həllinə də kömək edir. Bir zülalın 3 ölçülü formada qatlanması kimi NP-kompleks (təyinedici olmayan çoxhədli) məsələlərinin həlli ədədidir və riyaziyyatçıların bunları həll etməsi bütün kainatın ömründən daha çox vaxt ala bilər.7

Digər tətbiq sahəsi olan internetdəki axtarış brauzerləri də buna misal göstərilə bilər. Madriddəki III Karlos Universitetinin (Carlos III University) tədqiqatçıları internet axtarış brauzerlərində qarışqalardan ilham alınaraq hazırlanan alqoritmdən istifadə etdilər. Bu alqoritm sayəsində də internet istifadəçiləri axtardıqları nəticəyə ən qısa müddətdə (millisaniyənin onda biri qədər müddət ərzində) çatmağa nail oldular.8

Qarışqalara bu bilgini ilham edən Allahdır.

Ölçüsü toplu iynənin başı qədər olan qarışqaların sahib olduqları bu heyranedici xüsusiyyətlər insanlar üçün bir nümunədir. Bu həqiqət Quranda belə bildirilir:

Həqiqətən, heyvanlarda da sizin üçün bir ibrət vardır… (Müminun surəsi, 21)

 

Mənbə və izahlar:

Feromon bir canlının digər canlılarla qoxu vasitəsilə sosial əlaqə qurmaq üçün havaya yaydığı kimyəvi maddələrin ümumi adı.
ACO: Ant Colony Optimization (Qarışqa Koloniyası Optimallaşdırması)
Galloway, Katie (Oktyabr, 2013) “The Road Less Traveled Is Not For Ants”
http://en.wikipedia.org/wiki/Ant_colony_optimization_algorithms
http://iridia.ulb.ac.be/~mdorigo/ACO/index.html
Maniezzo, Gambardella, de Luigi (2004) “Ant Colony Optimization”
http://www.hindawi.com/archive/2008/316145/ref/
http://portal.uc3m.es/portal/page/portal/actualidad_cientifica/noticias/search_social_networks

/ Həşəratlar 82