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Problema Do Caixeiro Viajante com algoritimo ACO

Trabalho Materia de IA do Prof. Ney


Equipe:

  • Maruan Biasi
  • Icaro Botelho
  • Gustavo Martins
  • Thiago Saraiva
  • Ricardo Falcão

Explicação Original da Tarefa:

  • Objetivo: Dado 4 cidades (A, B, C e D) com distâncias conhecidas, usar algoritmo ACO para encontrar o menor caminho possível passando por todas as cidades e voltando à origem.

  • Exemplo de distâncias entre cidades (grafo):

    • ('A', 'B'): 10
    • ('A', 'C'): 15
    • ('A', 'D'): 20
    • ('B', 'C'): 35
    • ('B', 'D'): 25
    • ('C', 'D'): 30
  • Gerar um gráfico mostrando a evolução do caminho.


Visualização das Cidades Originais:

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Nossa implementação conta com:

  • Novos mapas podem ser gerados dinamicamente com qualquer número de cidades.
  • Todos os mapas gerados possuem visualização em escala real das distâncias.
  • Ao passar o mouse sobre os caminhos, é apresentado o comprimento daquela conexão.
  • Animação de todo o processo de ACO:
    • Formigas representadas e animadas individualmente.
    • Níveis de feromônios em cada caminho são representados por cores.
    • Caminhos com formiga são destacados.
    • O atual melhor caminho pode ser isolado para melhor visualização.
  • Equação de ACO com valores customizáveis:
    • Velocidade: Velocidade em que o algoritmo roda, pode ser alterada para melhor visualização gráfica.
    • Alfa: Influência dos feromônios nas decisões das formigas.
    • Beta: Influência das distâncias nas decisões das formigas.
    • Iterações: Quantas vezes o algoritmo vai ser rodado.
    • Formigas: Número total de formigas no sistema.
    • Evaporação: Taxa de evaporação dos feromônios.
    • Feromônio: Quantidade de feromônios depositados por cada formiga.
    • Reforço da Melhor Rota: Faz com que a formiga com a melhor rota deposite mais feromônios.
    • Velocidade máxima: Remove animações e otimiza o algorítimo e o navegador para executar na velocidade mais alta possível.