マドリードのカルロス3世大学（Universidad Carlos III de Madrid、UC3M）の研究者は、食物を検索するときのアリの行動に基づいたアルゴリズムを開発しました。 著者によると、このアルゴリズムはソーシャルネットワークの要素間の接続の検索を高速化します。
ますます多様化するソーシャルネットワークの分野における主要な技術的問題の1つは、ある人から別の人につながるリンクのチェーンの検索です。 ここでの最大の問題は、そのようなネットワークの大きさです。 この場合、エンドユーザーは自分のリクエストに迅速に応答することを期待しているため、検索結果は比較的迅速に取得する必要があります。 この問題を解決するために、UC3Mの研究者は、選択されたソーシャルネットワークを表すグラフの2つのノード間のパスの検索を高速化するSoSACOアルゴリズムを開発しました。
SoSACOの動作原理は、食物を探しているときに地球上で最も規律のある昆虫によって何千年も磨かれた行動に基づいています。 アリのコロニーが使用するアルゴリズムにより、アリの丘と食料源の間の短い道を見つけることができます。 アリは、フェロモンと呼ばれる化学物質で食物への道を示します。 「私たちの研究では、フェロモンでマークされたパスに加えて、食べ物の匂いでマークされたパスを作成したため、アリはより早く食べ物を見つけることができました。」 Jessica Rivieroが博士論文の一部として研究所LABDA（Laboratorio de Bases de Datos Avanzadas）で行ったこの研究の主な結果は、記事「ソーシャルネットワークでの経路検索にACOアルゴリズムを使用する」（「経路を見つけるためにASOアルゴリズムを使用する」ソーシャルネットワーク上」）、ジャーナルApplied Intelligenceに掲載されています。
「得られた最初の結果は、このアルゴリズムを実際のソーシャルネットワークに適用すると、非常に短い時間（数十ミリ秒）で最適な答えが得られることを示しています」-Jessica Riviero。
可能な用途
開発されたアルゴリズムのおかげで、グラフの構造を変更することなく、ソーシャルネットワークの要素間のパス（リンクのチェーン）をすばやく見つけることができます。グラフの頂点とエッジは、それぞれソーシャルネットワークの要素とそれらの間の接続に対応します。 「このブレークスルーにより、グラフを使用して多くのシステムと状況をモデル化できるため、多くの応用問題を解決できます」と研究者は説明します。 開発されたアルゴリズムは、たとえば、貨物計画システムやコンピューターゲームで最適なルートを見つけたり、2つの単語の意味的近接度を決定したり、FacebookやTwitterのユーザーの共通の友達の数を調べたりするために使用できます。
この研究は、マドリード自治区の当局（MA2VICMR、S2009 / TIC-1542）およびスペイン教育科学省（Ministerio deEducacióny Ciencia）の支援を受けて、目的がSOPATプロジェクト（TSI-020110-2009-419）の一環として開始されました。ホテルのゲストのためのナビゲーションシステムの作成。 このトピックに関するJessica Rivieroの博士論文は、「BúsquedaRápidade Caminos en Grafos de Alta CardinalidadEstáticosyDinámicos」（「大規模な静的および動的グラフでのクイックパス検索」）と呼ばれます。 監督者は、LABDAの教授の1人であるFrancisco Javier Calle Dolores Cuadraでした。 2012年2月、ジェシカは彼女の論文を成功裏に擁護しました。
元の記事： 「アリの行動に基づくソーシャルネットワークの検索エンジン」