Optimización de funciones de referencia mediante la optimización basada en biogeografía binaria con migración aleatoria mixta (BBBO-AMM) y optimizador binario Ant-Lion (BALO) - Gutiérrez, José L.; Rivera, Sergio R. (Revista MATUA, 2018)
Declaración del problema: los algoritmos de optimización metaheurística han estado tomando más impulso para mejorar los procesos y resolver problemas complejos que requieren una alta capacidad de cómputo. Estos problemas complejos pueden tener términos binarios como decisiones variables. Existe la necesidad de transformar los algoritmos heurísticos tradicionales en herramientas capaces de manejar variables binarias. Herramientas actuales: en 2008, se presentó por primera vez el algoritmo de optimización basada en biogeografía (BBO). Este algoritmo produjo buenos resultados al utilizar un modelo de migración de especies dentro de los ecosistemas para encontrar los puntos óptimos de las funciones de referencia. De manera similar, ALO, un nuevo optimizador basado en la caza de ant-lion, se lanzó en 2015. Estos algoritmos pueden manejar muy bien las funciones de referencia cuando las variables son continuas. Propuesta: En este documento, presentamos una modificación a ambos tipos de algoritmos (BBO y ALO) que mejorarán la manera en que se encuentran los puntos óptimos dentro del espacio de búsqueda. La modificación principal de ambos algoritmos permite resolver problemas, en sus funciones de destino, con variables de decisión binarias. Principales contribuciones para cada algoritmo: Una modificación importante del primer algoritmo es cómo las especies migran entre los ecosistemas; este modelo se basa en una modificación a la propuesta realizada en 2010. Al agregar dos características importantes, los procesos de migración se eligen al azar y se desarrolla un nuevo método para la migración de especies. La manera en que las especies migran se vuelve aleatoria entre dos modelos de migración. La nueva propuesta para el ALO (segundo algoritmo) resuelve problemas de optimización a través de dos modelos aleatorios binarios diferentes dentro del espacio de búsqueda. Validación: Para evaluar el comportamiento de los algoritmos, se utilizan quince funciones de evaluación comparativa. Además, se realiza una comparación con otros algoritmos de optimización, tales como la Optimización de enjambres de partículas binarias y el Algoritmo de búsqueda gravitacional (BPSOGSA), Algoritmos genéticos (GA) y el Algoritmo binario de murciélagos (BBA). También demostramos los algoritmos propuestos para un problema de optimización binaria en el mundo real.