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Algoritmos basados en Sistemas Colectivos

Última modificación: 3 de Diciembre de 2016, y ha tenido 361 vistas

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Como parte del tema Sistemas Colectivos. Inteligencia Colectiva del MCVA se han publicado 3 nuevos yutzus que abordan el análisis de algunas metodologías algorítmicas que hacen uso de características de sistemas colectivos.

En cada uno de los yutzus se hace una explicación teórica de la metodología y se proporciona un modelo completo desarrollado en NetLogo que ilustra la metodología para algún caso particular. Las 3 metodologías que se presentan son:

 Algoritmos de Hormigas (Ant Systems): es una metodología inspirada en el comportamiento colectivo de las hormigas en su búsqueda de alimentos. Se debe recordar que las hormigas son prácticamente ciegas, y sin embargo, moviéndose prácticamente al azar, acaban encontrando el camino más corto desde su nido hasta la fuente de alimentos (y regresar). Es importante hacer algunas consideraciones: por una parte, una sola hormiga no es capaz de realizar la labor anterior, sino que termina siendo un resultado del hormiguero completo, y además, no lo hacen sin "instrumentos", sino que una hormiga, cuando se mueve, deja una señal química en el suelo, depositando una substancia denominadaferomona, para que las demás puedan seguirla.
La Optimización por Enjambres de Partículas (conocida como PSO, por sus siglas en inglés, Particle swarm optimization): es una técnica de optimización/búsqueda en el campo del aprendizaje automático. Aunque normalmente el PSO se usa en espacios de búsqueda con muchas dimensiones, vamos a mostrar aquí un uso en un espacio bidimensional, con el fin de facilitar la visualización, y porque nuestro objetivo es puramente didáctico, esperando que el interesado no encuentre dificultades en extenderlo a otros casos, quizás también con la ayuda de los enlaces e información adicional que se presenta en este Yutzu.
Algoritmos genéticos (AG): es una técnica de resolución de problemas que imita a la evolución biológica como estrategia para resolver problemas, englobándose dentro de lo que antes hemos denominado técnicas basadas en poblaciones. Dado un problema específico a resolver, la entrada del AG es un conjunto de soluciones potenciales a ese problema, codificadas de alguna manera, y una métrica llamada función de aptitud, o fitness, que permite evaluar cuantitativamente a cada solución candidata. Estas candidatas pueden ser soluciones que ya se sabe que funcionan, con el objetivo de que el AG las mejore, pero se suelen generar aleatoriamente.

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