Estudio comparativo de la eficiencia y eficacia frente al uso de algoritmos genéticos y de enjambres

Resumen

Este artículo se enfoca en el análisis comparativo entre la eficiencia y la eficacia de dos técnicas de búsquedas, con la intención de evaluar el comportamiento en el ajuste de soluciones. Las dos técnicas analizadas son los algoritmos genéticos y el enjambre de partículas. Ambas han demostrado ser efectivas y su aplicación abarca problemas en muy diversas áreas. Sus estructuras han probado ser capaces de resolver de forma eficiente problemas de búsquedas no informadas en sistemas complejos; además, se caracterizan por sus poblaciones de coeficientes estáticos, preprogramados y adaptativos. Siendo así, el objetivo principal es enfocar las dos técnicas y encontrar cuál de las dos se aproxima de mejor manera a un conjunto de medidas experimentales, así como analizar las similitudes y diferencias entre dichas técnicas de optimización. La optimización consiste en encontrar aquellos valores en el espacio de búsqueda que representan una solución cercana para un problema dado. El planteamiento inicial considera la evaluación sobre un diseño numérico de optimización las cuales sirven de modelo para determinar el comportamiento, incluso frente a técnicas de ajustes tradicionales; sin embargo, no se pretende calificar como mejor alguna de las dos técnicas, sino dar elementos que permitan decidir cuál de ellas utilizar ante un problema de características similares al caso de estudio planteado. Por tal motivo, al realizar el estudio pertinente, se demostró que los algoritmos genéticos son métodos con estructuras que implementan un mecanismo de adaptación y pueden seguir solucionándolo.