Computación emergente y auto-organización aplicada al diseño de algoritmos bio-inspirados de búsqueda heurística

Content Provider	Semantic Scholar
Author	Escario, Jose B.
Copyright Year	2015
Abstract	El presente trabajo de tesis doctoral se enmarca dentro de los metodos de busqueda heuristica en Inteligencia Artificial. Mas concretamente se ha centrado en el diseno de algoritmos utilizando una perspectiva de computacion emergente y auto-organizacion. El diseno se inspira en las capacidades de auto-organizacion de las colonias de insectos. Esta auto-organizacion consiste en ajustar la conducta en funcion de la respuesta obtenida al realizar una accion en un determinado entorno. Este mismo esquema se ha trasladado a un algoritmo de busqueda: las acciones serian la generacion de soluciones y el entorno seria el problema que se desea resolver. De este modo se consigue que el algoritmo se auto-organice segun el estado de la busqueda. El punto de partida ha sido un sistema multi-agente: la meta-heuristica Ant Colony Optimisation. La cual ha sido modificada para aplicar un enfoque clasico de Inteligencia Artificial: busquedas en espacios de estados. Los agentes del sistema operan de manera asincrona. De este modo, se reduce la influencia a la que se ve sometido cada agente, lo cual se traduce en un mejor proceso de busqueda, al reducirse el riesgo de estancarse por una perdida de diversidad. Ademas, se ha desarrollado una dinamica auto-organizativa para regular la poblacion de agentes. Esta dinamica de poblacion permite mantener un equilibrio en la busqueda mediante el balance de la poblacion de agentes tanto en tamano como en composicion. Estas tecnicas de diseno permiten disminuir el numero de parametros del algoritmo. Todo este conjunto de ideas se materializan en la implementacion de un nuevo algoritmo: Ant Colony Extended, el cual ha obtenido buenos resultados en problemas de busqueda y optimizacion muy diferentes tales como el problema del viajante de comercio (TSP), problemas clasicos de programacion genetica, y planificacion-optimizacion de maniobras para barcos.
File Format	PDF HTM / HTML
Alternate Webpage(s)	https://eprints.ucm.es/33259/1/T36411.pdf
Language	English
Access Restriction	Open
Content Type	Text
Resource Type	Article