Yem tapmaqdan ötrü nəhəng xarici dünyaya yollanan bir qarışqa üçün vaxt çox dəyərlidir. Ən qısa müddətdə yemi tapmalı və dərhal yuvasına qayıtmalıdır. Boylarının kiçik olmağına baxmayaraq, qarışqalar bu vəzifəni yerinə yetirməkdə insanlardan daha müvəffəqiyyətlidirlər…
Qarışqaların yol tapmaq strategiyası
Qarışqalar yem tapmaq üçün öz instinktlərinə yox, aid olduqları qarışqa koloniyasının “ortaq zəkasına” etibar edirlər. Bu həmrəylik mühiti onların hər zaman ən qısa yolları taparaq yuvalarına qısa müddətdə qayıtmalarını təmin edir. Bəs necə?
Yem tapmaq üçün yuvadan çıxan qabaqcıl qarışqalar yol boyunca yem qaynağının yerini işarələyən bir feromon1 (qoxu izi) buraxırlar. Digər qarışqalar da bu qoxu izlərini təqib edərək yem qaynağına gedən yolu tapa bilirlər.
1. Yem tapmaq üçün yuvadan çıxan qarışqalar digər qarışqaların yaydığı kəskin bir qoxu ala bilməsələr, özbaşlarına hərəkət edər və fərdi şəkildə fərqli tərəflərə yönələrlər.
2. Əgər qarışqa digər qarışqaların yaydığı qoxunu alsa, qoxunun gəldiyi tərəfə üz tutar. Daha çox yöndən qoxu alırsa, qoxunun ən kəskin olduğu tərəfə doğru yönələr.
3. Qarışqanın yaydığı qoxu bir müddət sonra buxarlaşaraq yox olur. Əgər bir yola birdən çox qarışqa tərəfindən üstünlük verilibsə, daha çox istifadə edilən bu yoldan daha kəskin bir qoxu gəlir. Daha az istifadə edilən yollarda isə heç bir qoxu izi qalmaz. Bunun vasitəsi ilə qarışqalar daha “qısa” yolları asanlıqla müəyyən edə bilirlər.
Qarışqaların istifadə etdiyi “yol tapmaq strategiyası” ilə yem qaynağı və yuva arasındakı ən “qısa” yol müəyyən edilərək maksimum səviyyədə məhsuldarlıq əldə edilir.
Qarışqa koloniyası optimallaşdırma alqoritmi
Qarışqaların yol tapmaq strategiyaları qarışqa koloniyalarını tədqiq edən elm adamları üçün olduqca maraqlıdır. Çünki qarışqalar texniki olaraq olduqca sadə bir metoddan istifadə etmələrinə baxmayaraq, yol tapmaqda indiki GPS (Qlobal Mövqetəyinetmə Sistemi) teknologiyasından faydalanan insanlarla yarışacaq qədər müvəffəqiyyətlidirlər.
Elm adamları qarışqaların yem axtararkən istifadə etdikləri “yem qaynağı və yuva arasındakı ən qısa yolu tapmaq strategiyalarını modelləşdirdilər və bir “Qarışqa Koloniyası Optimallaşdırma Alqoritmi (ACO)2” meydana gətirdilər. Bu alqoritm sayəsində riyaziyyatçılar və mühəndislər qarışqanın davranışlarını tədqiq edərək olduqca mürəkkəb optimallaşdırma məsələlərini həll edə bilirlər. Bu alqoritm “ən qısa vaxt” məsələləri 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 bir alqoritm belə ola bilər: (1) Qaşıq 1 və qaşıq 2-ni müqayisə et. Ən təmiz olanı saxla. (2) Tapdığın ən təmiz qaşığı qaşıq 3 ilə müqayisə et. (3) Bu mərhələləri n-ci qaşığı da müqayisə edənə qədər təkrarla. Bu alqoritm ilə mətbəxinizdəki ən təmiz qaşığı tapmağınız çox asandır. (4)
Koloniya Optimallaşdırma Alqoritmi NP-kompleks adlandırılan ən çətin hesablama məsələlərinin həllinə də kömək edir. Bir zülalın necə 3 ölçülü şəkildə qatlandığı kimi NP-kompleks (təyinedici olmayan çoxhədli) məsələlərinin həlləri ədədidir və riyaziyyatçıların bunları həll etməsi bütün kainatın ömründən daha çox vaxt ala bilər. (5)
Digər tətbiq sahəsi olan internetdəki axtarış brauzerləri də buna misal göstərilə bilər. Madriddəki III Karlos Universitetinin (Carlos III University) tədqiqatçıları işlərində internet axtarış brauzerlərində qarışqalardan ilham alınan bir alqoritm istifadə etdilər. Bu alqoritm ilə internet istifadəçilərinin axtardıqları nəticəyə ən qısa müddətdə (millisaniyənin onda biri kimi bir müddətdə) çatmaları təmin olundu. (6)
Qarışqalara bu məlumatı ilham edən Allah’dır
Ölçüləri bir toplu iynənin başı qədər olan qarışqaların sahib olduqları bu heyranedici xüsusiyyətlərin insanlara nümunə olduğu Quranda belə bildirilmişdir:
“Həqiqətən, heyvanlarda da sizin üçün bir ibrət vardır…” (Müminun surəsi, 21)
· 1- Feromon: Bir canlının digər canlılarla qoxu vasitəsilə sosial əlaqə qurmaq üçün havaya yaydığı kimyəvi maddələrin ümumi adı.
· 2- ACO: Ant Colony Optimization (Qarışqa Koloniyası Optimallaşdırması)