Discusión sobre el artículo "Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de búsqueda gravitacional (GSA)"
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Artículo publicado Algoritmos de optimización de la población: Algoritmo de búsqueda gravitacional (GSA):
El GSA es un algoritmo de optimización basado en la población e inspirado en la naturaleza no viviente. La simulación de alta fidelidad de la interacción entre los cuerpos físicos, gracias a la ley de la gravedad de Newton presente en el algoritmo, permite observar la mágica danza de los sistemas planetarios y los cúmulos galácticos, capaz de hipnotizar en la animación. Hoy vamos a analizar uno de los algoritmos de optimización más interesantes y originales. Adjuntamos un simulador de movimiento de objetos espaciales.
El presente artículo muestra un algoritmo de optimización basado en la ley de la gravedad de Newton: "Cada partícula del universo atrae a todas las demás con una fuerza directamente proporcional al producto de sus masas e inversamente proporcional al cuadrado de la distancia que las separa". En el algoritmo propuesto, los agentes de búsqueda suponen un conjunto de masas que interactúan entre sí basándose en la gravedad newtoniana y las leyes del movimiento. Todos los agentes pueden intercambiar información entre sí, estén donde estén en el espacio de búsqueda, mediante una fuerza de atracción que dependerá de la masa (calculada partiendo de los valores de la función objetivo) y de la distancia entre ellos.
Los agentes se tratan como objetos y su aptitud se mide según su masa. En términos generales (con el algoritmo configurado de forma cercana a las leyes físicas reales), todos estos objetos se atraen entre sí por la fuerza de la gravedad, y dicha fuerza provoca un movimiento global de todos los objetos hacia los objetos de mayor masa. Por consiguiente, las masas interactúan usando una forma directa de acoplamiento, a través de la fuerza gravitacional.
En el GSA clásico, cada partícula posee tres tipos de masas:
En la mayoría de los casos, resulta cómodo y oportuno utilizar la igualdad de estos conceptos para simplificar los códigos y los cálculos y aumentar la eficacia de las capacidades de búsqueda del algoritmo. Por lo tanto, habrá una masa en el algoritmo, en lugar de tres. Las fórmulas de las leyes físicas usadas en el GSA se muestran en la Figura 1.
Figura 1. Fuerza gravitacional, aceleración y velocidad.
La posición de las partículas proporciona la solución al problema, mientras que la función de adecuación se usa para calcular las masas. El algoritmo tiene dos etapas: exploración y explotación. Este algoritmo usa las capacidades de reconocimiento al principio para evitar el problema que supone atascarse en un óptimo local, y después explota las áreas de extremos.
Autor: Andrey Dik