Discusión sobre el artículo "Optimización de la quimiotaxis bacteriana - Bacterial Chemotaxis Optimisation (BCO)"

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Artículo publicado Optimización de la quimiotaxis bacteriana - Bacterial Chemotaxis Optimisation (BCO):

Este artículo presenta la versión original del algoritmo de optimización de la quimiotaxis bacteriana (BCO) y su versión modificada. Hoy veremos con detalle todas las diferencias, centrándonos en la nueva versión de BCOm, que simplifica el mecanismo de movimiento bacteriano, reduce la dependencia de la historia de cambios de posición y utiliza operaciones matemáticas más sencillas en comparación con la versión original, sobrecargada computacionalmente. También realizaremos pruebas y extraeremos conclusiones.

Diversos estudios han descubierto que las bacterias intercambian información entre sí, aunque no se sabe mucho sobre los mecanismos de dicha comunicación. Por lo general, las bacterias se contemplan como individuos y la interacción social no se tiene en cuenta en los modelos. Esto los distingue de los modelos de interacción que describen el comportamiento de los insectos sociales (como hormigas, abejas, avispas o termitas), que actúan como sistemas con inteligencia colectiva, lo cual abre distintas posibilidades para resolver diferentes problemas.

La adaptación es otro aspecto importante de la quimiotaxis. Las bacterias son capaces de cambiar su sensibilidad a condiciones químicas constantes, lo cual les permite responder eficazmente a los cambios del entorno. Esta cualidad no solo las hace resistentes, sino también muy eficaces en la búsqueda de recursos.

En este estudio, los autores se centraron en modelos microscópicos que tienen en cuenta la quimiotaxis de bacterias individuales, en contraposición a los modelos macroscópicos que analizan el movimiento de las colonias. El algoritmo fue desarrollado por S. D. Müller y P. Koumatsakas, y sus ideas principales se presentaron y publicaron en 2002. 

Autor: Andrey Dik