09 - Algoritmos Meméticos Flashcards
¿Qué son los algoritmos meméticos (AM)?
Son algoritmos híbridos que combinan algoritmos evolutivos (AE) con operadores de búsqueda local (BL) para mejorar la precisión y velocidad de las soluciones.
¿Cuál es la inspiración biológica de los algoritmos meméticos?
Los algoritmos meméticos (AM) se inspiran en la noción de “meme” de Richard Dawkins, que representa una unidad de información cultural transmisible de un individuo a otro o una generacion a la siguiente.
¿Cuál es la principal motivación detrás de los algoritmos meméticos?
Mejorar la eficacia de los algoritmos evolutivos mediante la incorporación de técnicas adicionales como la búsqueda local para alcanzar óptimos globales.
¿Qué balance buscan los AM entre exploración y explotación?
Los AM buscan equilibrar la exploración de nuevas áreas de búsqueda (exploración) y la mejora de soluciones existentes (explotación).
¿Cuáles son los lugares en el proceso de un AE donde se puede aplicar la hibridación?
Inicialización de la población, operador de cruzamiento, operador de mutación, y aplicación de búsqueda local sobre los hijos.
¿Qué modelos de adaptación se pueden usar en AM?
Modelo de Lamarck (las características adquiridas son heredadas) y modelo de Baldwin (las características adquiridas no son heredadas).
¿Por qué es importante preservar la diversidad en los AM?
Para evitar la convergencia prematura de la población a puntos subóptimos y mantener la efectividad del algoritmo.
¿Qué es el operador de Boltzmann en los AM?
Es un operador de búsqueda local que acepta movimientos de empeoramiento bajo cierta probabilidad para ayudar a escapar de óptimos locales.
¿Qué problemas suelen ser resueltos con algoritmos meméticos?
Problemas complejos de optimización donde los algoritmos evolutivos tradicionales necesitan refinamientos adicionales para mejorar la solución.
¿Cuáles son algunos métodos de búsqueda local usados en los AM?
- Enfriamiento simulado
- Búsqueda tabú
- Scatter search
- Métodos multiarranque
- GRASP
