Estudio de estrategias de reemplazo de roles en la Optimización basada en Lobos Grises

Resumen

Mejorar el comportamiento de los algoritmos metaheurísticos ha sido, es y será un reto para la comunidad científica. Estrategias dirigidas a una mejora exploración del espacio de búsqueda y evitar el estancamiento de las soluciones, son algunas de las premisas más estudiadas en la literatura. La metaheurística optimización basada en lobos Grises (GWO)  es capaz de resolver problemas de optimización continua aplicando un esquema de asignación de roles en la manda que proporciona un balance adecuado entre exploración e intensificación de las soluciones. En este artículo, analizaremos algunas estrategias para la definición de roles en GWO y mediremos su influencia sobre la calidad del proceso de búsqueda en un espacio continuo. Para las estrategias, se utiliza un método de selección probabilística, por seguidores de distancia y una combinación de ambos. Los resultados experimentales mostraron que las variantes basadas en seguidores otorgan una mayor estabilidad en los resultados, y además, los modelos basados en probabilidades presentan mayor efectividad bajo un valor de probabilidad 0.9.