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Algoritmos Bioinspirados - Coggle Diagram
Algoritmos Bioinspirados
Concepto
Definición
Técnicas computacionales inspiradas en procesos naturales, biológicos o sociales
Propósito
Resolver problemas complejos mediante estrategias adaptativas y de optimización.
Ventajas
Flexibilidad para abordar problemas no lineales o no estructurados.
Soluciones robustas y cercanas al óptimo global.
Capacidad de adaptación a cambios dinámicos.
Desventajas
Tiempo de cálculo elevado en problemas grandes
Necesidad de ajustes finos en los parámetros
Posibilidad de convergencia prematura en soluciones subóptimas
Clasificación
Algoritmos Evolutivos
Basados en la teoría de la evolución.
Algoritmos Genéticos (GA): Imitan selección natural.
Estrategias Evolutivas: Optimización basada en mutación y selección.
Programación Evolutiva: Enfoque en comportamientos adaptativos.
Algoritmos Basados en Comportamientos Sociales
Inspirados en la colaboración de seres vivos.
Optimización por Enjambre de Partículas (PSO): Basado en el movimiento colectivo de enjambres.
Algoritmo de Colonias de Hormigas (ACO): Simula la búsqueda de caminos óptimos por hormigas.
Algoritmos Multiagente: Modelos que imitan el comportamiento de sistemas distribuidos.
Algoritmos Basados en Procesos Biológicos
Imitan procesos internos de organismos vivos.
Algoritmo de Redes Neuronales Artificiales: Inspirado en el funcionamiento del cerebro.
Algoritmo de Sistemas Inmunes Artificiales: Basado en la detección y respuesta de sistemas inmunológicos.
Algoritmos Basados en Fenómenos Naturales
Inspirados en fenómenos físicos o naturales.
Algoritmo de Optimización por Enfriamiento Simulado (Simulated Annealing): Basado en procesos de cristalización.
Algoritmo de Ecosistemas Artificiales: Simula interacciones entre organismos y el medio ambiente.
Componentes Clave
Población
Conjunto inicial de posibles soluciones.
Fitness
Métrica que evalúa qué tan buena es una solución.
Selección
Elegir las mejores soluciones para la siguiente generación
Mutación
Introducción de variaciones aleatorias para explorar nuevas soluciones.
Recombinación
Combinar soluciones existentes para crear nuevas.
Aplicaciones
Optimización
Resolución de problemas complejos en ingeniería y logística.
Inteligencia Artificial
Mejora de sistemas de aprendizaje automático.
Procesamiento de Imágenes
Procesamiento de Imágenes:
Bioinformática
Predicción de estructuras de proteínas y análisis de ADN.
Control de Robots
Navegación autónoma y adaptativa.
Tendencias
Hibridación
Combinar algoritmos bioinspirados con técnicas tradicionales.
Optimización Multiobjetivo
Soluciones que consideran múltiples criterios simultáneamente.
Uso en Big Data
Adaptación para problemas de gran escala y datos masivos