Discusión sobre el artículo "Algoritmo de camello — Camel Algorithm (CA)"

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Artículo publicado Algoritmo de camello — Camel Algorithm (CA):

El algoritmo del camello, desarrollado en 2016, modela el comportamiento de los camellos en el desierto para resolver problemas de optimización, considerando factores como la temperatura, las reservas y la resistencia. Este artículo presenta una versión modificada del mismo (CAm) con mejoras clave: el uso de una distribución gaussiana en la generación de soluciones y la optimización de los parámetros del efecto oasis.

En las últimas décadas han surgido un número importante de algoritmos de optimización inspirados en fenómenos naturales y en el comportamiento animal. Estos enfoques bioinspirados han demostrado excelentes resultados en muchas tareas. En este artículo, analizaremos un nuevo algoritmo de optimización llamado Algoritmo del Camello (CA), basado en las estrategias de supervivencia y movimiento de los camellos en condiciones extremas del desierto. El algoritmo fue desarrollado y presentado en 2016 por dos científicos: Mohammed Khalid Ibrahim y Ramzy Salim Ali.

Los camellos muestran una gran capacidad de adaptación en su comportamiento, así como características fisiológicas únicas que les permiten navegar y sobrevivir eficazmente en duros entornos desérticos con recursos limitados, temperaturas extremas y paisajes cambiantes. El algoritmo CA modela aspectos clave de este comportamiento: la influencia de la temperatura, la gestión de las reservas de agua y alimentos, la resistencia y el efecto de los "oasis" (zonas de búsqueda prometedoras), además de la interacción grupal en la caravana.

Como de costumbre, analizaremos los componentes internos del algoritmo original, lo modificaremos y probaremos ambas versiones en funciones de prueba. Los resultados se incluirán en nuestra tabla de clasificación de algoritmos de optimización.


Autor: Andrey Dik

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