Algoritmos inspirados en la naturaleza

EVIDENCIA 6

NOMBRE : Alfredo Santiago Alvarado

MATRICULA: 1498278

SISTEMAS ADAPTATIVOS SWARM INTELLIGENCE

OPTIMIZACIÓN POR ENJAMBRE DE PARTÍCULAS Y COLONIA DE HORMIGAS

1.-¿Qué es "swarm intelligence"?

R: inteligencia de enjambre , se refiere a una rama de la Inteligencia artificial que se basa en el comportamiento colectivo de sistemas descentralizados y auto-organizados.

2.- ¿Qué significa PSO?

R: Particle Swarm Optimización u optimización por enjambre de particulas.

3.-¿Cuáles son las características principales de una partícula?

R:velocidad y posición.

4.-¿Cuáles son los dos valores que influyen en la posición de la partícula?

R: Distancia y tiempo

5.-¿Qué parámetros involucra el algoritmo de PSO?

R:Número de partículas, dimensiones de las partículas, rango de las partículas, factores de aprendizaje, condición de terminación, inercia.

CONTESTAR LAS SIGUIENTES PREGUNTAS

6.-¿Qué tipo de problemas pueden resolverse con PSO?

R:problemas de optimización continuos.

7.-¿Qué significa ACO?

R: Ant Colony Optimizatio o optimización por colonia de hormigas

8.-¿Qué metáfora es la que se sigue en la ACO?

R:servir a la colonia mas que buscar su propio beneficio.

9.-¿Qué papel juega la feromona en la ACO?

R: vital , ya que la feromona es un indicador que les dice a las hormigas por donde ya han dejado rastro .

10.-¿Qué tipo de problemas pueden resolverse con ACO?

R:problemas que busquen la ruta mas optima .

CONTESTAR LAS SIGUIENTES PREGUNTAS

DIAGRAMA PSO

DIAGRAMA ACO