Swarm Intelligence
¿Que es swarm intelligence?
¿Qué significa PSO?
¿Cuales son las características de una
partícula?
¿Cuáles son los dos
valores que influyen en la posición de la partícula?
La velocidad y su posición inicial
¿Qué parámetros involucra el algoritmo de
PSO?
Número de partículas, dimensiones de las
partículas, rango de las partículas, factores de aprendizaje, condición de
terminación, inercia
¿Qué tipos de problemas pueden resolverse con PSO?
Se introduce para evitar que la corriente x queden atrapados en
mínimos locales. Estudio
preliminar sobre el problema n-reinas muestra que el PSO modificado es
prometedor para resolver los problemas de satisfacción de restricciones.
¿Qué significa ACO?
¿Qué metáfora es la que se sigue en la
ACO?
¿Qué papel juega la feromona en la ACO?
Al moverse, una
hormiga real deposita una substancia denominada feromona, marcando el camino
que fue recorrido. Inspirado en esta metáfora, Ant System utiliza una matriz de
feromonas para establecer comunicación indirecta entre las diversas hormigas,
facilitando la búsqueda de buenas soluciones.El presente trabajo propone
ofrecer a las hormigas un conocimiento previo de las características del
problema, escalando la matriz de feromonas a partir de la matriz de distancias
para el algoritmo conocido como Ant Quantity y disminuir considerablemente los
tiempos de ejecución al paralelizar el algoritmo Ant Cycle, en un ambiente
típicamente asíncrono.
¿Qué tipo de problemas pueden resolverse con
ACO?
Problemas de optimización combinatoria, es
decir; encontrar un objeto matemático finito (por ejemplo, un vector de bits o
permutación) que maximice o minimice una función especificada por el usuario.
Swarm Intelligence
¿Que es swarm intelligence?
La inteligencia de enjambre (Swarm
Intelligence) es una técnica de inteligencia artificial que involucra el
estudio del comportamiento colectivo en sistemas descentralizados y
auto-organizados, el cual surge de las interacciones entre los individuos de una
determinada población.
¿Qué significa PSO?
La optimización del enjambre de la
partícula (PSO) es un algoritmo de optimización global para hacer frente a
problemas en los que la mejor solución puede ser representa como un punto o la
superficie en un espacio n-dimensional. Las hipótesis se trazan en este espacio
y sembradas con velocidad inicial, así como un canal de comunicación entre las
partículas (Parsopulos 2002).Las partículas se mueven a través del espacio de
soluciones, y se evalúan de acuerdo a algún criterio de conveniencia después de
cada paso de tiempo. Con el tiempo las partículas son aceleradas hacia aquellas
partículas dentro de su grupo de comunicación que tienen mejores valores de
fines. La principal ventaja de este enfoque en otras estrategias de
minimización mundial tales como el recocido simulado es que el gran número de
miembros que componen el enjambre de partículas que la técnica
impresionantemente resistente al problema de los mínimos locales (Clerc 2006)
¿Cuales son las características de una
partícula?
En una población (enjambre) las
partículas (insectos) actúan de agentes de búsqueda, se mueven en el espacio de
soluciones guiadas por los miembros del enjambre que han obtenido las mejores
posiciones. El numero de partículas esta entre 20 y 40. Cada partícula i se
comunica con un entorno N(i) Este entorno puede ser parte o todo el enjambre, y puede variar
dinámicamente. La estructura de los entornos puede tener una topología anular
en la que cada partícula se relaciona con dos, una topología en forma de
estrella en la que cada partícula se relaciona con todas.
¿Cuáles son los dos
valores que influyen en la posición de la partícula?
La velocidad y su posición inicial
¿Qué parámetros involucra el algoritmo de PSO?
Número de partículas, dimensiones de las partículas, rango de las partículas, factores de aprendizaje, condición de terminación, inercia
La velocidad y su posición inicial
¿Qué parámetros involucra el algoritmo de PSO?
Número de partículas, dimensiones de las partículas, rango de las partículas, factores de aprendizaje, condición de terminación, inercia
¿Qué tipos de problemas pueden resolverse con PSO?
Se introduce para evitar que la corriente x queden atrapados en
mínimos locales. Estudio
preliminar sobre el problema n-reinas muestra que el PSO modificado es
prometedor para resolver los problemas de satisfacción de restricciones.
¿Qué significa ACO?
(Ant
colony optimization) Optimización mediante Colonias
de Hormigas
¿Qué metáfora es la que se sigue en la
ACO?
La metáfora natural de
una colonia de hormigas ha sido utilizada para definir un Sistema de Hormigas
(Ant System), una familia de algoritmos distribuidos para optimización
combinatoria. Simples agentes computacionales, llamados hormigas, intercambian
información para encontrar buenas soluciones, en este trabajo, para el conocido
paradigma del Cajero Viajante (TSP - Traveler Salesman Problem).
¿Qué papel juega la feromona en la ACO?
Al moverse, una
hormiga real deposita una substancia denominada feromona, marcando el camino
que fue recorrido. Inspirado en esta metáfora, Ant System utiliza una matriz de
feromonas para establecer comunicación indirecta entre las diversas hormigas,
facilitando la búsqueda de buenas soluciones.El presente trabajo propone
ofrecer a las hormigas un conocimiento previo de las características del
problema, escalando la matriz de feromonas a partir de la matriz de distancias
para el algoritmo conocido como Ant Quantity y disminuir considerablemente los
tiempos de ejecución al paralelizar el algoritmo Ant Cycle, en un ambiente
típicamente asíncrono.
¿Qué tipo de problemas pueden resolverse con ACO?
Problemas de optimización combinatoria, es decir; encontrar un objeto matemático finito (por ejemplo, un vector de bits o permutación) que maximice o minimice una función especificada por el usuario.
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