Algoritmos metaheuristicos

Optimización en ingeniería con técnicas Bio-inspiradas
PSO y Algoritmos genéticos: Un análisis comparativo

Dentro de las técnicas bio-inspiradas para la optimización en ingeniería encontramos técnicas como la basada en algoritmos genéticos y basada en enjambre de partículas, las cuales han resultado de gran interés para muchos investigadores en el mundo, razón por la cual han sido ampliamenteestudiadas. Basado en algunos de estos estudios realizados previamente y teniendo en cuenta mi formación básica de matemáticas, pretendo realizar una comparación entre estas dos técnicas de optimización, destacando sus principales características, similitudes y diferencias, para finalmente analizar las ventajas y desventajas existentes.
Para empezar se debe tener claro que estas dos técnicas sonprocedimientos de búsqueda que nos permiten a través de un numero finito de iteraciones, converger a una solución. Al ser técnicas de búsqueda traen consigo asociadas distintas regiones factibles, en donde a partir de la generación de una población inicial y ciertos operadores y parámetros previamente definidos, se converge a soluciones que pueden ser locales o globales dependiendo de dichosparámetros. Es en este punto es en donde se puede realizar una observación importante y es que estas técnicas dependen en cierta medida de las condiciones iniciales y los parámetros de entrada determinados por “el programador”, quien es la persona interesada en optimizar determinado problema. Esta observación es de gran importancia ya que al analizar esta situación desde un punto vista formal de lasmatemáticas, no es muy bien visto que la fiabilidad de las soluciones recaiga o esté ligada a la experticia del programador, ya que al tomar por error un óptimo local como optimo global puede traer consecuencias negativas a futuro. Aun así cabe destacar que los algoritmos genéticos realizan una búsqueda paramétrica robusta, lo que quiere decir que solo si se elige realmente mal los parámetros delalgoritmo, este no va a converger.
Una vez se tiene claro que son procedimientos de búsqueda, es de gran importancia conocer qué tipo de problemas y funciones pueden ser optimizados por estas dos técnicas, ya que dadas sus características, estas no pueden ser aplicadas a cualquier problema de optimización. Por una parte encontramos que los algoritmos genéticos pueden ser utilizados en casi todoslos problemas de optimización incluyendo aquellos con variables discretas y continuas, con funciones diferenciables o no diferenciables, esto dado que los algoritmos genéticos no hacen uso de propiedades de diferenciabilidad de la función objetivo, lo que hace de los algoritmos genéticos una técnica bastante versátil. Por otra parte encontramos que los algoritmos basados en enjambre de partículasson enfocados a la optimización de funciones continuas no lineales, esto dado sus características esenciales. Si nuestro análisis se enfocara a comparar dichas técnicas por la cantidad de problemas que pueden abarcar, los algoritmos genéticos tendrían una gran ventaja sobre los enjambres de partículas, pero como este análisis no solo tiene en cuenta este aspecto, sino por el contrario pretenderealizar un análisis comparativo completo, abordaremos a continuación otros aspectos de gran importancia.
Es momento de describir puntualmente las características, procedimientos y operadores esenciales de cada una de las técnicas para de esta manera puntualizar mucho más en las similitudes y diferencias existentes.
Los algoritmos genéticos al ser algoritmos basados en procesos naturales deselección y transmisión de información genética, deben emular la forma de actuar de la evolución biológica, razón por la cual encontramos operadores como los siguientes: Operador de selección, Probabilidad de selección, Operador de selección de padres, Operador de reproducción, Operador de cruce, Operador de mutación. Los enjambres de partículas por su parte, son inspirados en el comportamiento...