Еще один современный метод поиска — это алгоритмы муравья, которые основаны на науке о нелинейных процессах, уже упомянутой в связи с интеллектуальными компонентами, и которые находят хорошие решения для проблем с очень сложной структурой. В алгоритмах муравья используется колония искусственных муравьев, которые изучают пути, укрепляют самые лучшие из них и, в конце концов, находят наилучшие решения. Ллойд37 сообщает об успешном использовании алгоритмов муравья в компании Unilever для поиска оптимального размещения с учетом удобного перемещения между емкостями для хранения, смесителями и упаковочными конвейерами на заводе.
Эвристики оптимального поиска открывают возможность решать проблемы с очень сложной или слаборазвитой структурой в противовес хорошо структурированным проблемам, решаемым алгоритмами линейного программирования.
В дополнение к уже описанным моделям с разумными агентами, которых часто рассматривают как формы искусственного интеллекта, для решения проблем в области планирования потока товаров в последние двадцать лет активно предлагаются две технологии, разработанные исследователями искусственного интеллекта: экспертные системы и искусственные нейронные структуры.
Экспертные системы.
Экспертные системы — это системы, в которых для диагностики или принятия решения используются адаптированные правила экспертов. Эти системы обычно составлены из двух частей: базы данных с правилами, которые строятся для каждого применения экспертной системы, и машины логического вывода, которая применяет эти правила и может их генерировать. Для применения правил разработано множество прямых и обратных рассуждений, однако сила принятия решений по этой технологии слаба по сравнению, скажем, с симплексным алгоритмом для линейного программирования. Впрочем, это сравнение хромает — едва ли экспертная система и линейное программирование будут конкурировать в решении одной и той же проблемы.