MODIFICACIÓN DEL ALGORITMO METAHEURÍSTICO DE AGREGACIÓN NATURAL A PARTIR DE HIPERCUBOS

Abstract

El algoritmo de agregación natural (NAA por sus siglas en inglés) es un nuevo y eficiente optimizador basado en población. El NAA tiene un desempeño competente cuando es comparado con otros optimizadores bien establecidos en el campo. Pero, un problema de preocupación es la falta de explotación del NAA incluso cuando se hace la búsqueda local. En éste artículo, una versión mejorada del NAA es propuesta. Las modificaciones hechas son: hipercubos con un proceso de desplazamiento y encogimiento aplicados en cada refugio, un Nuevo operador de movimiento fue diseñado para buscar dentro de los hipercubos, un reajuste mejorado de los parámetros del algoritmo y de la fórmula “abandonar refugio” del NAA para imitar mejor el comportamiento de agregación. En orden para probar la efectividad del modificado Algoritmo de agregación natural por hipercubos (HYNAA por su abreviación en inglés), fue comparado con; optimizadores clásicos como el PSO, DE, y ABC, estado del arte como lo son CMA-ES, MSA y el NAA mismo, en un conjunto de pruebas de 28 funciones. Dichas funciones consisten en 5 unimodales, 19 multimodales y 4 híbridas, y éstas fueron comparadas en 30, 50 y 100 dimensiones y contra el NAA en 500 y 1,000 dimensiones para contrastar la habilidad de los hipercubos para reducir la complejidad dimensional. Adicionalmente, dos problemas de optimización de trayectorias fueron comparados para demostrar que el algoritmo tiene utilidad en problemas reales. Resultados experimentales y pruebas estadísticas demuestran que el rendimiento del HYNAA es significantemente mejor que el de otros optimizadores.