Optimización de procesos mediante algoritmos bio-inspirados

Ponente(s): Hernán Peraza Vázquez

La optimización es una disciplina fundamental en diversos campos de la ingeniería. El concepto optimizar se concibe como un proceso de mejora, es intentar encontrar la mejor solución posible a un problema de manera eficaz y eficiente. Se plantea como una función objetivo (o varias) que se desea minimizar (o maximizar), sujeta a diversas restricciones, sistema de desigualdades e igualdades. En problemas de ingeniería de procesos es común encontrar sistemas con funciones no lineales con restricciones no lineales, los cuales son complejas de resolver en un tiempo considerable. Metodologías basadas en gradientes o algoritmos exhaustivos son inapropiados por quedar atrapadas en mínimos/máximos locales y en problemas con funciones objetivo no diferenciables, problemas donde ninguna técnica matemática pueda garantizar convergencia al óptimo global o para espacio de búsqueda muy grandes, se requieren estrategias mas avanzadas. Estos problemas son catalogados como NP-duros, para los cuales los métodos meta-heurísticos han mostrado un desempeño y resultados halagadores, entre los cuales están los algoritmos genéticos, evolución diferencial, colonia de hormigas, etc. Sin embargo, no existe una meta-heurística genérica aplicable a todo tipo de problema de optimización y que continué con su buen desempeño. Es por ello que la comunidad científica continua desarrollando nuevas metodologías con el fin de mejorar los resultados reportados en la literatura. En el presente trabajo se muestra el desarrollo de algoritmos bio-inspirados novedosos, así como su aplicación en casos de prueba reales, tanto en el ámbito industrial como científico.