Aunque todo algoritmo de optimización bio-inspirado ha sido diseñado de forma genérica para tratar cualquier problema de optimización, cada algoritmo bio-inspirado tiene sus particularidades propias que le hacen ser una mejor opción frente a otros algoritmos para resolver un problema específico. Por ejemplo, los algoritmos de colonias de hormigas son una buena elección para tratar problemas de enrutamiento, los algoritmos genéticos son una buena elección de forma general siempre que no haya que desarrollar métodos de reconstrucción de solución complejos al obtener soluciones inviables tras aplicar los operadores evolutivos, y el algoritmo de colonia de abejas suele ser una buena opción para tratar problemas de optimización combinatoria. Reside, por tanto, en la pericia del experto la correcta elección del algoritmo a aplicar para cada problema, así como el diseño de las funciones de cambio y optimización de solución que mejor se ajustan a ese problema.

¿Por qué son interesantes los algoritmos de optimización bio-inspirados frente a otros métodos de optimización?

En su origen, los algoritmos de optimización bio-inspirados se propusieron como métodos para poder tratar problemas de optimización muy complejos y cuya envergadura hiciese inviable el uso de métodos de resolución exactos debido a la cantidad de tiempo necesario para obtener la solución óptima. En la literatura, estos problemas reciben el nombre de problemas NP-completos.

La idea subyacente para el uso de estos algoritmos, y que es el motivo por el que estos algoritmos son realmente interesantes, reside en aprovechar las leyes de la física y los mecanismos que la propia naturaleza ha diseñado y mejorado durante millones años para resolver los tres grandes obstáculos a los que se puede enfrentar un ser vivo: reproducción, consecución de alimento y adaptación al medio. Con estos algoritmos podemos obtener soluciones cuasi-óptimas a problemas complejos en un tiempo razonable. Además, gran cantidad de los algoritmos de optimización bio-inspirados se basan en evolucionar poblaciones de individuos, siendo cada individuo una solución concreta del problema. Esto último hace los métodos de estos algoritmos se puedan paralelizar de forma muy fácil, permitiéndonos reducir considerablemente el tiempo en obtener una solución cuasi-óptima al aprovechar los beneficios de la computación paralela en una o incluso varias máquinas.

BIBLIOGRAFÍA
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