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Enjambre de Abejas

Mérida, Diciembre de 2013

Integrantes:Arnoely Araujo

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Inteligencia de Enjambres

En la naturaleza muchas especies de insectos viven

en grupos de colonias o enjambres, lo que les

facilita realizar sus tareas colectivas. Si bien, cada

miembro del grupo presenta capacidad limitada para

realizar tareas, la colonia exhibe un comportamiento

emergente que surge de la interacción entre los

individuos.

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Inteligencia de Enjambres

El comportamiento de las abejas melíferas

para obtener alimento ha sido extensamente

estudiado y es un ejemplo de auto-

organización útil en la búsqueda de

soluciones a problemas en la Investigación

Operativa.

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Figura 1. Enjambre de abejas, ejemplo de inteligencia natural de enjambres

Tomada de http://growingsmallfarms.ces.ncsu.edu/growingsmallfarms-

farmphotoapril1208/

Inteligencia de Enjambres

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La Colonia Artificial de Abejas (ABC)

El algoritmo de Colonia Artificial de Abejas (ABC) es

un algoritmo de Inteligencia de Enjambre desarrollado

por Dervis Karaboga en 2005, que busca emular el

comportamiento de búsqueda y explotación de fuentes

de alimento de las abejas con el fin encontrar buenas

soluciones a problemas de optimización difíciles

(metaheurística).

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La Colonia Artificial de Abejas (ABC)

El algoritmo define una colmena artificial formada por

una zona de comunicación, o zona de baile, y tres

tipos de abejas (obreras, observadoras y exploradoras),

e implementa un proceso de recolección de polen por

parte de las abejas.

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Descripción del Algoritmo ABC

Mezura et al. (2010) es un algoritmo bio-inspirado que trabaja de la siguiente manera

1. Generar un conjunto (población) de soluciones (individuos) al problema

2. Evaluar cada solución en la función objetivo.

3. Seleccionar las mejores soluciones de la población según el valor de la función objetivo.

4. Generar nuevas soluciones a partir de las mejores, utilizando operadores de variación.

5. Evaluar las nuevas soluciones.

6. Escoger las soluciones que entrarán a la siguiente iteración (generación). (p. 5)

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Figura 2. Esquema general de un algoritmo bio-inspirado (Mezura et al., 2010, p.6 ).

Algoritmo bio-inspirado

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Figura 2. Esquema general de un algoritmo bio-inspirado (Mezura et al., 2010, p.6 ).

Pseudo Código del Algoritmo ABC

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Bibliografía

Berrocal, Vega, Gómez & Sánchez (2011). ‘Metaheurística Aplicada al Problema de Planificación de Red en IEEE 802.16 Fija’. Recuperado el 6 de marzo de 2013 de

http://congresomaeb2012.uclm.es/papers/paper_51.pdf

Mezura, E., Cetina, O., and Hernandez, B. (2010), ‘Nuevas Heurísticas Inspiradas en la Naturaleza para Optimización Numérica’, in (spanish) Silva, R., Portilla, E., and Molina, M., (editors) ‘Mecatronica’, pp. 249-272, Editorial IPN, ISBN: 978-607-414-192-4.

‘Step by Step Procedure of ABC’. Recuperado el 6 de marzo de 2013 de

http://mf.erciyes.edu.tr/abc/pub/Step%20by%20Step%20Procedure%20of%20ABC.pdf