Discusión sobre el artículo "Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de luciérnagas (Firefly Algorithm - FA)"

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Artículo publicado Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de luciérnagas (Firefly Algorithm - FA):

Hoy analizaremos el método de optimización «Búsqueda con ayuda del algoritmo de luciérnagas» 'Firefly Algorithm Search' (FA). Tras modificar el algoritmo, este ha pasado de ocupar un lugar marginal a convertirse en un verdadero líder en la tabla de calificación.

El algoritmo de luciérnagas tiene tres reglas basadas en las características del destello de las luciérnagas reales. Aquí las tenemos:

1. Todas las luciérnagas se volverán más atrayentes y brillantes.
2. El grado de atracción de una luciérnaga es proporcional a su brillo, que disminuirá a medida que aumente la distancia respecto a otra luciérnaga, debido a que el aire absorbe la luz. Por consiguiente, entre dos luciérnagas parpadeantes, la menos brillante se moverá hacia la más brillante. Si no hay una luciérnaga más brillante o más atrayente que una en particular, se moverá al azar.
3. El brillo o intensidad de la luz de la luciérnaga estará determinado por el valor de la función objetivo del problema.

Inicialmente, al comienzo del algoritmo, todas las luciérnagas se dispersan al azar por todo el espacio de búsqueda. Luego, el algoritmo determina las particiones óptimas considerando dos fases:

1. El cambio en la intensidad de la luz: el brillo de la luciérnaga en su posición actual se refleja en el valor de su estado físico, el movimiento hacia una luciérnaga atrayente.
2. La luciérnaga cambia de posición al observar la intensidad de la luz de las luciérnagas próximas.

Ahora podemos sumergirnos con más detalle en las complejidades de la optimización de luciérnagas. La esencia del algoritmo se muestra claramente en la figura 1.

Autor: Andrey Dik