Discusión sobre el artículo "Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo híbrido de optimización de forrajeo bacteriano con algoritmo genético (BFO-GA)"
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Artículo publicado Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo híbrido de optimización de forrajeo bacteriano con algoritmo genético (Bacterial Foraging Optimization - Genetic Algorithm, BFO-GA):
Este artículo presenta un nuevo enfoque para resolver problemas de optimización combinando las ideas de los algoritmos de optimización de forrajeo bacteriano (BFO) y las técnicas utilizadas en el algoritmo genético (GA) en un algoritmo híbrido BFO-GA. Dicha técnica utiliza enjambres bacterianos para buscar una solución óptima de manera global y operadores genéticos para refinar los óptimos locales. A diferencia del BFO original, ahora las bacterias pueden mutar y heredar genes.
El BFO es un algoritmo de optimización inspirado en el comportamiento de las bacterias cuando buscan comida, propuesto en 2002 por Rahul K. Kujur. El BFO modela el movimiento bacteriano usando tres mecanismos principales: transiciones, difusión y actualización de la posición. Cada bacteria del algoritmo representa una solución al problema de optimización, y el alimento corresponde a la solución óptima. Así, las bacterias se mueven por el espacio de búsqueda para encontrar el mejor alimento.
El algoritmo genético (AG) es un algoritmo de optimización inspirado en los principios de la selección natural y la genética, desarrollado por John Holland en los años setenta. El GA trabaja con una población de individuos que representan soluciones a un problema de optimización. Para crear nuevas generaciones, los individuos se someten a operaciones de cruce (combinación de información genética) y mutación (cambios aleatorios en la información genética). Tras varias generaciones, el GA se esfuerza por encontrar la mejor solución.
El algoritmo híbrido BFO-GA combina las ventajas de ambos algoritmos. El BFO tiene buena capacidad de búsqueda local y convergencia rápida, pero puede tener problemas en la búsqueda global. Por otro lado, el AG tiene una buena capacidad de búsqueda global, pero puede resultar lento en la convergencia y propenso a quedarse atascado en óptimos locales. El algoritmo híbrido BFO-GA intenta superar dichas limitaciones utilizando el BFO para la búsqueda global y el GA para refinar los óptimos locales.
Autor: Andrey Dik