Interesante...

http://www.elperiodico.com/default.asp? ... io_PK=1012

http://www.elmundo.es/elmundo/2009/05/2 ... 14514.html

http://www.abc.es/20090520/economia-tec ... 01143.html

Lo que no acabo de ver claro es eso de "campos de batalla del Panzer General". El PG no brillaba precisamente por tener mapas muy detallados, eran más bien mapas reducidos de los países europeos, especialmente, pero nada fuera de lo normal. En posteriores secuelas sí que había algunas mejoras apreciables pero tampoco era nada especial en ese apartado...

Desde el punto de vista informático lo interesante de un algoritmo son las operaciones que ejecuta para poder dar una salida correcta a los datos de entrada que tu le has proporcionado, de dónde salgan estos datos de entrada, que sean más o menos simples, que una unidad con un visor X tenga un alcance de visión de dos kilómetros o una ficha sea capaz de ver dos hexágonos entre la niebla de guerra es totalmente indiferente, lo importante es que dadas las condiciones iniciales proporcionadas él te calcule la ruta más rápida y segura.

No hace mucho vi un reportaje en el que se explicaban varios comportamientos animales aplicados a muy diversos campos. uno de los más espectaculares era algo parecido a este, aunque si no recuerdo mal era con abejas. Una compañía de transporte había desarrollado un algoritmo de esos basado en como detectan y cambian de lugar donde libar flores las abejas. Y dicen que funcionaba!!.

A ver si aquí lo explican mejor...

Haplo_Patryn escribió:Lo que no acabo de ver claro es eso de "campos de batalla del Panzer General". El PG no brillaba precisamente por tener mapas muy detallados, eran más bien mapas reducidos de los países europeos, especialmente, pero nada fuera de lo normal. En posteriores secuelas sí que había algunas mejoras apreciables pero tampoco era nada especial en ese apartado...

En investigación muchas veces se trabaja con entornos "de juguete", por decirlo de alguna manera, y a pesar de lo que dice Nihil es más o menos cierto, no siempre se puede pasar de un entorno de juguete a una aplicación seria. Un algoritmo es escalable si se sigue comportando bien al aumentar la complejidad o tamaño del problema. Con esto quiero decir que habría que mirar con mucho más detalle el algoritmo particular para estimar si efectivamente es escalable hasta niveles aceptables para una aplicación real.

La idea de la optimización basada en colonias de hormigas se aplica a diferentes campos donde es importante encontrar el camino más rápido entre dos puntos. El mecanismo es muy sencillo: se envian unos individuos o "agentes" que recorren el terreno, al principio aleatoriamente, y que van dejando el equivalente a las feronomas animales, unas marcas que duran cierto tiempo, van decreciendo en intensidad y acaban extinguiéndose. Estos agentes que van recorriendo el terreno tienen más posibilidad de seguir aquellas rutas donde hay más feronomas; como en las rutas más rápidas pasan más agentes por unidad de tiempo, va aumentando el tráfico por esas rutas, mientras que las rutas más lentas tienen menos feronomas y por lo tanto hay menos agentes siguiendo esas rutas. Al final, el camino con más agentes es precisamente el camino más rápido.

Estas técnicas se usan, y con mucho éxito, en aplicaciones como el enrutamiento de paquetes en red, es decir, para decidir el camino más rápido entre dos maquinas que quieren comunicarse a través de una red.

Como curiosidad, deciros que este tipo de algoritmos son en realidad "heurísticos", o algoritmos aproximados, pues no garantizan que se encuentre la mejor solución. La ventaja que tienen es que en general son mucho más rápidos que los algorimos exactos.