Discusión sobre el artículo "Algoritmos de optimización de la población: Búsqueda armónica (HS)"
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Artículo publicado Algoritmos de optimización de la población: Búsqueda armónica (HS):
Hoy estudiaremos y pondremos a prueba un algoritmo de optimización muy potente, la búsqueda armónica (HS), que se inspira en el proceso de búsqueda de la armonía sonora perfecta. ¿Qué algoritmo lidera ahora mismo nuestra clasificación?
El funcionamiento de la lógica de HS es similar al de un músico al crear una armonía perfecta. El músico trata de cambiar los distintos tonos hasta encontrar la armonía ideal. Entonces la colección de armonías encontradas se almacena en la memoria. Durante la optimización, las armonías sufren diversos cambios: si los resultados de los cambios son favorables, la memoria se actualizará añadiendo la armonía a la memoria y eliminando la armonía indeseable.... Bueno, ya me siento un poco confuso con los términos de los autores del algoritmo, ¿qué es entonces la armonía? ¿Y qué son los tonos? Vamos a intentar entender el algoritmo aplicando nuestros propios términos.
¿Qué es una pieza musical? Obviamente, no soy músico (una pena), sino programador, pero para nosotros y para escribir el algoritmo, el concepto de "nota" será suficiente. Una pieza musical consta de notas (acordes). La figura 1 muestra esquemáticamente el "mecanismo" de construcción de una pieza musical: la selección de notas de la figura 1 se corresponde con una única pieza musical, que de tener deseo y oído musical (se puede carecer de él) o educación musical (se puede carecer de ella), resulta fácilmente definible. Quien quiera adivinar, puede dejar un comentario en el artículo.
El proceso de optimización del algoritmo de HS consiste en desplazar las barras verdes con las notas a través de la barra azul que representa la propia pieza. El rango de la barra verde es una octava, que consta de notas individuales. La pieza musical (la barra azul) se corresponde con una de las soluciones de optimización. Las notas de la barra verde son los parámetros correspondientes optimizados de la tarea. La memoria del músico almacena varias variaciones de una pieza (varias variaciones de barras azules), y esta será la población en el algoritmo.
Figura 1. Selección de notas en una pieza musical (búsqueda de armonía). La barra azul es la pieza musical. Las barras verdes son un conjunto de notas.
El ejemplo de la figura 1 se corresponde con la solución de un problema discreto en el que los pasos en el parámetro son 8 y se presenta para facilitar la comprensión del funcionamiento del algoritmo. No obstante, en una tarea arbitraria, el paso de los parámetros a optimizar puede ser cualquiera y habrá notas intermedias: los semitonos. Los parámetros correctos para resolver el problema se corresponden con las notas correctas de la pieza.
Autor: Andrey Dik