Discusión sobre el artículo "Optimización por herencia sanguínea — Blood inheritance optimization (BIO)"

 

Artículo publicado Optimización por herencia sanguínea — Blood inheritance optimization (BIO):

Les presento mi nuevo algoritmo basado en la población, el BIO (Blood Inheritance Optimization), inspirado en el sistema de herencia del grupo sanguíneo humano. En este algoritmo, cada solución tiene un "grupo sanguíneo" distinto que determina su forma de evolucionar. Al igual que en la naturaleza, el grupo sanguíneo de un niño se hereda según reglas específicas, en el BIO las nuevas soluciones obtienen sus características mediante un sistema de herencia y mutaciones.

Cada uno de nosotros lleva en sus venas una combinación única heredada de sus padres. Al igual que los grupos sanguíneos determinan la compatibilidad en la transfusión, estos podrían determinar los modos de transmisión y las mutaciones de los parámetros en el proceso de optimización. Me encantó la idea, así que decidí retomarla cuando tuviera tiempo para investigar. Cuando se presentó la oportunidad adecuada, me puse manos a la obra, y, tras varios experimentos, nació el algoritmo Blood Inheritance Optimisation (BIO), un método que utiliza las leyes naturales de la herencia de los grupos sanguíneos como metáfora para guiar la evolución de las soluciones. En él, los cuatro tipos de sangre han evolucionado en cuatro estrategias diferentes para mutar parámetros, mientras que las leyes de la herencia determinan cómo la descendencia adquiere y modifica las características de sus progenitores.

Al igual que en la naturaleza, el grupo sanguíneo de un niño no es una simple media de los grupos sanguíneos de los padres, sino que está sujeto a leyes genéticas; en el BIO los parámetros de las nuevas soluciones se forman igualmente a través de un sistema de herencia y mutaciones. Cada grupo sanguíneo aporta su propio enfoque para explorar el espacio de soluciones: desde la mantenimiento conservador de los mejores valores encontrados hasta mutaciones radicales que abren nuevas áreas y direcciones prometedoras para seguir explorando el espacio de soluciones.

En este artículo, queremos compartir los principios del algoritmo BIO, que combina la inspiración biológica con el rigor algorítmico, y ofrecer resultados de pruebas sobre características que ya conocemos. Bien, allá vamos.


Autor: Andrey Dik