Discusión sobre el artículo "Algoritmo de optimización del comportamiento social adaptativo (ASBO): — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Evolución en dos fases"

[MetaQuotes]

Artículo publicado Algoritmo de optimización del comportamiento social adaptativo (ASBO): — Adaptive Social Behavior Optimization (ASBO): Evolución en dos fases:

Este artículo supone una continuación del tema del comportamiento social de los organismos vivos y su impacto en el desarrollo de un nuevo modelo matemático: el ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization). Así, nos sumergiremos en la evolución en dos fases, probaremos el algoritmo y sacaremos conclusiones. Al igual que en la naturaleza un grupo de organismos vivos une sus esfuerzos para sobrevivir, el ASBO utiliza los principios de comportamiento colectivo para resolver problemas de optimización complejos.

En el artículo anterior, analizamos un ejemplo del concepto de Schwefel, que incluía una distribución normal, el uso de tasas de mutación autoadaptativas y una función de vecino más próximo basada en la aptitud. Ahora nuestro camino nos lleva a una nueva etapa de investigación, donde nos sumergiremos en un proceso de dos fases, completando el entrenamiento del algoritmo como modelo matemático, con el ASBO (Adaptive Social Behavior Optimization). Asimismo, realizaremos una prueba exhaustiva de este interesante modelo con las funciones de prueba que ya nos son familiares y sacaremos conclusiones sobre su eficacia. En este artículo, descubriremos nuevas aplicaciones del comportamiento social en organismos vivos en el campo de la optimización y presentaremos resultados únicos que nos ayudarán a comprender y usar mejor los principios del comportamiento colectivo para resolver problemas complejos.

Autor: Andrey Dik