bp09: Traveling Salesman Problem - Wenn Organismen besser rechnen als Computer

Für einige Probleme gibt’s keine Lösung. Zumindest kennen wir
keine. Wer eine größere Anzahl von Städten anfahren will und nach
der kürzesten Route sucht steht vor einem solchen Problem. Mit
jeder zusätzlichen Stadt wächst die Anzahl der möglichen Strecken
mehr und mehr ins Unermessliche - so lange, bis selbst die
schnellsten Computer der Welt nicht mehr mit dem Berechnen der
optimalen Strecke hinterherkommen. Für die Lösung derartiger
mathematischen Probleme sind zum Teil Preisgelder in
Millionenhöhe ausgesetzt, die bisher nicht gewonnen wurden - und
dennoch gibt es Organismen, die solche Probleme scheinbar mit
Leichtigkeit lösen, ohne es zu wissen. biophon Folge 09 widmet
sich einem solchen Problem und zeigt, wie unverstanden die Natur
für uns ist, wie spannend es sein kann, Hummeln kleine
Radartracker auf den Rücken zu kleben und wie ein Schleimpilz die
Zukunft der Computertechnik mitbestimmen könnte.



Quellen:


M. Liu et al. (2020), A Slime Mold-Ant Colony Fusion Algorithm
for Solving Traveling Salesman Problem. IEEE Access,
http://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3035584


Lihoreau M. et al. (2012) Radar Tracking and Motion-Sensitive
Cameras on Flowers Reveal the Development of Pollinator
Multi-Destination Routes over Large Spatial Scales. PLOS Biology.
https://doi.org/10.1371/journal.pbio.1001392


M. Becker, "Design of fault tolerant networks with agent-based
simulation of Physarum polycephalum," 2011 IEEE Congress of
Evolutionary Computation (CEC), New Orleans, LA, USA, 2011, pp.
285-291, https://doi.org/10.1109/CEC.2011.5949630


Watanabe, S. et. al (2011) Traffic optimization in railroad
networks using an algorithm mimicking an amoeba-like organism,
Physarum plasmodium.
Biosystems.https://doi.org/10.1016/j.biosystems.2011.05.001





Bildquellen:


Coverbild: Bjorn S…, Slime mold, CC BY-SA 2.0, via flickr.com





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