DISEÑO Y DESARROLLO DE ALGORITMO METAHEURÍSTICO BASADO EN LA ESTRATEGIA DE CAZA DEL PEZ PARUPENEUS CYCLOSTOMUS

Abstract

Múltiples especies de peces viven en grupos para incrementar su eficiencia de forrajeo y su tasa de reproducción. Tales grupos pueden ser considerados autoorganizados debido a que pueden adoptar diferentes acciones cooperativas sin la presencia de un líder aparente. Uno de los comportamientos colaborativos más interesantes en peces es la estrategia de cacería del pez Parunepeus Cyclostomus. En esta estrategia, el grupo completo de peces es distribuido en subpoblaciones. En cada subpoblación, todos los peces participan colectivamente en la cacería considerando dos roles diferentes: perseguidor y bloqueador. Durante la cacería, un pez perseguidor intenta activamente de alcanzar a la presa mientras que los peces bloqueadores se mueven espacialmente para evitar su escape. En esta tesis, el modelo de cacería del pez Parunepeus Cyclostomus es desarrollado, el cual en cierto nivel de abstracción puede ser caracterizado como una estrategia de búsqueda para propósitos de optimización. En este enfoque, distintos operadores computacionales fueron diseñados para emular este peculiar comportamiento de cacería. Con el uso de este modelo biológico, la estrategia de búsqueda resultante mejora los resultados de optimización en términos de precisión y convergencia en comparación a otras técnicas de optimización populares. El desempeño de este método es puesto a prueba analizando sus resultados respecto a otras técnicas de optimización. Múltiples funciones de prueba estándar comúnmente usadas en la literatura fueron consideradas para las pruebas. Además, el modelo propuesto es aplicado para resolver ciertos problemas de optimización de ingeniería. El análisis de los resultados experimentales demuestran la eficiencia, precisión y robustez del algoritmo propuesto.