REVISTA DE INGENIERIA DYNA

Palabras clave:

Optimización bioinspirada, Optimización inspirada en la naturaleza, Optimización, Algoritmo evolutivo, Bio-inspired optimization, Nature-inspired optimization, Optimization, Evolutionary Algorithm

Tipo de artículo:

PERSPECTIVAS / PERSPECTIVES

Sección:

PERSPECTIVAS / PERSPECTIVES

Hoy en día, la optimización se ha convertido en una cuestión importante para los sistemas industriales y el desarrollo de productos. Desde el punto de vista de la ingeniería, la optimización implica ajustar o afinar el diseño del sistema teniendo en cuenta factores de rendimiento. Por desgracia, en muchos problemas de optimización del mundo real no existen técnicas matemáticas capaces de resolverlos en tiempos razonables. En consecuencia, la optimización se realiza manualmente en gran parte de dichos casos prácticos.
En las últimas décadas, una multitud de técnicas de optimización metaheurística se ha inspirado en fenómenos naturales y en patrones de comportamiento observados en los animales. Así, la optimización inspirada en la naturaleza y en la biología animal permite optimizar un problema sin requerir conocimientos especiales sobre él, sino sólo la función objetivo a optimizar y los mecanismos para crear posibles soluciones. Las técnicas de optimización bioinspiradas generan nuevas soluciones candidatas de forma inteligente en busca de la mejor para el problema en cuestión. Aunque no garantizan la obtención de la solución óptima, estas técnicas pueden conseguir de forma autónoma buenos resultados en un tiempo razonable, habiéndose utilizado con éxito en múltiples aplicaciones del mundo real.
Hay tantas propuestas de optimización bioinspirada en la literatura que podría ser abrumador elegir una de ellas. Esta área de investigación se expande cada año, con más técnicas bioinspiradas, y herramientas ideadas para utilizarlas en aplicaciones reales. Sin embargo, no todos los algoritmos bioinspirados de optimización resultan interesantes desde el punto de vista científico-técnico. Muchas propuestas son matemáticamente similares a otras metaheurísticas bien establecidas, por lo que podrían arrojar resultados igualmente similares. Además, el rendimiento de muchos de ellas no ha sido confirmado con rigor experimental.
En este artículo se exponen las aplicaciones recientes (lo bueno), la falta de innovación de los nuevos algoritmos basados en metáforas (lo malo), las malas prácticas metodológicas (lo feo) y el apasionante futuro de oportunidades y retos (lo esperanzador) de este ámbito de investigación. La optimización inspirada en la naturaleza y en la biología puede ser una gran alternativa para optimizar procesos complejos en muchos problemas industriales del mundo real. Pero, sobre todo, el uso de algoritmos bioinspirados de optimización requiere una comprensión global del estado actual de este ámbito. Proporcionar esa visión global al público desde una perspectiva multifacética es el propósito de este artículo.

Palabras clave: Optimización bioinspirada, Optimización inspirada en la naturaleza, Optimización, Algoritmo evolutivo