Enjambre (swarm) Enjambre swarm

Las analogías con la naturaleza inspiran a los creadores de algoritmos. Cuando observamos la acción de una colonia de hormigas (ant) que busca comida en un mantel durante un almuerzo en el césped, nos sorprende «la inteligencia colectiva de las hormigas». Estas se organizan en filas que se dirigen a los puntos donde encuentran más recursos, explotan el territorio de manera eficiente, cambian su comportamiento y su organización cuando añadimos obstáculos o cuando escasea un recurso en algún punto del mantel.

La idea de los algoritmos que utilizan esta analogía es sencilla: no hay inteligencia centralizada en estos comportamientos, pero la conjunción de comportamientos que son fáciles de codificar (es decir, poco inteligentes) y los intercambios de información breves determinan una cierta inteligencia colectiva del enjambre (swarm).

1. Swarm y optimización: el algoritmo PSO Optimización PSO

El uso más común de algoritmos como estos es la búsqueda del punto óptimo en el caso de problemas muy difíciles, normalmente cuando hay varios puntos óptimos locales. Tenga en cuenta que encontrar estos puntos óptimos locales puede ser parte de nuestros objetivos, al igual que nuestras hormigas no solo buscan la mejor fuente de alimento, sino todas las fuentes de alimento importantes a las que se puede acceder a cierta distancia de su base.

a. Presentación de PSO

El algoritmo...

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