Discusión sobre el artículo "Algoritmo de optimización de neuroboides 2 — Neuroboids Optimization Algorithm 2 (NOA2)"

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Artículo publicado Algoritmo de optimización de neuroboides 2 — Neuroboids Optimization Algorithm 2 (NOA2):

El nuevo algoritmo de optimización de autor, NOA2 (Neuroboids Optimisation Algorithm 2), combina los principios de la inteligencia de enjambre con el control neuronal. El NOA2 combina la mecánica del comportamiento de los enjambres de neuroboids con un sistema neuronal adaptativo que permite a los agentes ajustar de forma autónoma su comportamiento a medida que buscan un óptimo. El algoritmo se está desarrollando activamente y muestra potencial para resolver problemas complejos de optimización.

Puede que me esté repitiendo, la idea básica del algoritmo neuro-boid consiste en combinar dos paradigmas: la inteligencia colectiva de los algoritmos de enjambre y el aprendizaje adaptativo de las redes neuronales.

En el algoritmo tradicional de boids que propuso Craig Reynolds, los agentes siguen tres reglas sencillas: convergencia (moverse hacia el centro del grupo), separación (evitar colisiones) y alineación (igualar la velocidad con los vecinos). Estas reglas crean un comportamiento de grupo realista, similar al de los pájaros en bandada. Los neuroboides amplían este concepto dotando a cada agente de una red neuronal individual que aprende de la experiencia del agente a medida que explora el espacio de búsqueda. Esta red neuronal realiza dos funciones clave:

1. El control de movimiento adaptativo corrige la velocidad del agente en función del estado actual y la historial de movimientos.
2. La modificación de las reglas de boids estándar ajusta dinámicamente el impacto de las reglas de convergencia, separación y alineación en función del contexto.

El resultado es un algoritmo híbrido en el que cada agente mantiene el comportamiento social necesario para explorar el espacio de forma eficiente, pero se adapta individualmente al paisaje de la función de aptitud mediante el aprendizaje. Esto crea un equilibrio autorregulado entre exploración y explotación.

Las principales ventajas de este enfoque residen en que los agentes aprenden de forma autónoma estrategias de movimiento óptimas, como consecuencia de lo cual el algoritmo se adapta automáticamente a distintos tipos de paisajes de optimización, preservando al mismo tiempo la exploración del espacio mediante un comportamiento colectivo sin control centralizado. Por poner una analogía sencilla: imagine una bandada de pájaros volando por el cielo. Se mueven con coherencia: ninguno choca, se mantienen unidos y vuelan en la misma dirección. Este comportamiento puede describirse con tres sencillas reglas: permanecer cerca de los vecinos (no separarse de la bandada), no chocar con ellos (mantener la distancia) y volar en la misma dirección (mantener un rumbo común).

Autor: Andrey Dik