Técnica Meta-heurística de optimización inspirada en las características y movimiento de los pulpos

En este documento se desarrolla un nuevo algoritmo de optimización metaheurística para problemas mono-objetivo con variables continuas, denominado algoritmo de optimización del pulpo artificial (AOOA por sus siglas en ingles); el cual emula el movimiento y características anatómicas de los pulpos. L...

Full description

Autores:
González Guzmán, Eduardo Andrés
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2018
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/68915
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/68915
http://bdigital.unal.edu.co/70247/
Palabra clave:
0 Generalidades / Computer science, information and general works
5 Ciencias naturales y matemáticas / Science
51 Matemáticas / Mathematics
59 Animales / Animals
6 Tecnología (ciencias aplicadas) / Technology
62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Pulpos
Optimización
Metaheurísticas
Algoritmos bioinspirados
Técnicas de optimización
Octopuses
Optimization
Metaheuristics
Bioinspired Algorithms
Optimization Techniques
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Description
Summary:En este documento se desarrolla un nuevo algoritmo de optimización metaheurística para problemas mono-objetivo con variables continuas, denominado algoritmo de optimización del pulpo artificial (AOOA por sus siglas en ingles); el cual emula el movimiento y características anatómicas de los pulpos. La técnica es evaluada mediante un conjunto de 42 funciones de prueba, las respuestas encontradas muestran la habilidad del algoritmo para explorar y explotar eficientemente el espacio de búsqueda; logrando la obtención del mínimo global en la mayoría de las 42 funciones consideradas. Al comparar AOOA contra técnicas convencionales de optimización metaheurística, se encontró que el algoritmo diseñado presenta resultados competitivos con respecto a las otras técnicas analizadas; demostrando que es un instrumento válido y eficaz en el campo de la optimización metaheurística. Adicionalmente se realizó un análisis de sensibilidad de respuesta, desviación estándar y tiempo de ejecución del algoritmo, en función de la configuración de sus dos parámetros. Este algoritmo se emplea también en la solución de un problema de diseño mecánico con restricciones, encontrando resultados acertados con una desviación estándar baja; verificando que AOOA es eficaz para la solución de problemas reales de ingeniería con restricciones, ofreciendo además robustez en sus soluciones. Con base en los estudios y análisis realizados, se concluye que AOOA es una técnica robusta de optimización metaheurística, capacitada para resolver problemas de optimización mono-objetivo con variables continuas, con o sin restricciones; encontrando resultados adecuados con una alta tasa de éxito.