Los algoritmos de optimización son algoritmos altamente eficientes que se enfocan en encontrar soluciones a problemas de optimización altamente complejos, como problemas de vendedores ambulantes, problemas de programación, maximización de ganancias, etc. Los algoritmos inspirados en la naturaleza son un conjunto de metodologías y enfoques novedosos de resolución de problemas derivados de procesos naturales. Algunos de los ejemplos populares de algoritmos de optimización inspirados en la naturaleza incluyen: algoritmo genético , optimización de enjambre de partículas , algoritmo de búsqueda cukcoo , optimización de colonias de hormigas, etc.
¿Por qué necesitamos algoritmos de optimización inspirados en la naturaleza?
Estos algoritmos son muy eficientes para encontrar soluciones optimizadas a problemas multidimensionales y multimodales. El enfoque de optimización convencional en cálculo que encuentra la derivada de primer orden de la función objetivo y la iguala a cero para obtener los puntos críticos. Estos puntos críticos luego dan el valor máximo o mínimo según la función objetivo. El cálculo de gradientes o incluso derivados de orden superior necesita más recursos informáticos y es más propenso a errores que otros métodos.
Además, puedes imaginar lo complejo que es encontrar la solución a un problema de minimización/maximización con 20 o incluso más variables. Sin embargo, mediante el uso de estos algoritmos inspirados en la naturaleza, el problema se puede resolver con menos esfuerzo computacional y complejidad de tiempo. Estos algoritmos utilizan un enfoque estocástico para encontrar la mejor solución en el gran espacio de búsqueda del problema.
Aplicaciones de algoritmos de optimización inspirados en la naturaleza:
- Diseño de filtros digitales
- Procesamiento de imágenes
- Aprendizaje automático
- Diseño de integradores y diferenciadores digitales
- Reconocimiento facial
- Redes neuronales artificiales