Про муравьёв и шаринг знаний

Задача коммивояжера – классическая математическая задача. Как оптимальным способом обойти несколько городов и вернуться обратно? Один из популярных алгоритмов решения – так называемый муравьиный алгоритм. Это отсылка к реальному поведению муравьев при поиске еды: они идут от гнезда в поисках еды в случайном направлении и если находят – то возвращаются назад, выделяя феромоны. Следующие муравьи уже с бóльшей вероятностью (но не в 100% случаев) выбирают путь с феромонами зная, что кто-то вернулся по этому пути с едой. Причем феромоны постепенно испаряются, из-за чего длинные пути «остывают» (ведь на поход от гнезда до еды и обратно уходит много времени), а короткие становятся всё более привлекательными.

Причем тут шаринг знаний? Кажется, тут всё работает аналогичным образом. На самом деле любая документация или рассказ о своём опыте – это «тропы» которые мы прокладываем для того, чтобы нашим последователям было проще. И прокладываем их мы только тогда, когда поняли – сработал этот путь или нет. И правила тут аналогичные:

  • Лучше рассказывать даже про неоптимальные решения, чем не рассказывать совсем. Кому-то рано или поздно это облегчит жизнь и ему не придётся начинать поиски с нуля.
  • Чем больше участников будут вкладываться в общее дело, тем оптимальнее будут решения. Привлекайте людей создавать общие системы, а не плодить свои.
  • Если «ходить по тропе в одну сторону» и только использовать чужие знания, но не делиться своими, то тропа будет выветриваться (а документация будет становиться неактуальной). Поддерживайте актуальность знаний, которые вы используете.
  • Самые «натоптанные» тропы, о которых говорят больше всего будут чаще всего использоваться.

В общем, если даже муравьи могут – значит мы можем лучше. Но помните, что не всегда решение, найденное муравьиным алгоритмом – оптимальное.

Показать комментарии