b'\n_START_ARTICLE_\nOptimizaci\xc3\xb3n multimodal evolutiva\n_START_PARAGRAPH_\nEn matem\xc3\xa1ticas aplicadas, la optimizaci\xc3\xb3n multimodal evolutiva se ocupa de las tareas de optimizaci\xc3\xb3n que implican encontrar todas o la mayor\xc3\xada de las soluciones m\xc3\xbaltiples (al menos localmente \xc3\xb3ptimas) de un problema, en lugar de una \xc3\xbanica y mejor soluci\xc3\xb3n. La optimizaci\xc3\xb3n multimodal evolutiva es una rama de la computaci\xc3\xb3n evolutiva , que est\xc3\xa1 estrechamente relacionada con el aprendizaje autom\xc3\xa1tico. Wong proporciona una breve encuesta, en la que el cap\xc3\xadtulo de Shir y el libro de Preuss cubren el tema con m\xc3\xa1s detalle.\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b\n_START_SECTION_\nMotivaci\xc3\xb3n\n_START_PARAGRAPH_\nEl conocimiento de m\xc3\xbaltiples soluciones para una tarea de optimizaci\xc3\xb3n es especialmente \xc3\xbatil en ingenier\xc3\xada, cuando debido a limitaciones f\xc3\xadsicas (y/o de costo), los mejores resultados pueden no siempre ser realizables. En tal escenario, si se conocen soluciones m\xc3\xbaltiples (local y/o globalmente \xc3\xb3ptimas), la implementaci\xc3\xb3n puede cambiarse r\xc3\xa1pidamente a otra soluci\xc3\xb3n y obtener el mejor rendimiento posible del sistema. Tambi\xc3\xa9n se podr\xc3\xadan analizar m\xc3\xbaltiples soluciones para descubrir propiedades (o relaciones) ocultas del problema de optimizaci\xc3\xb3n subyacente, lo que las hace importantes para obtener conocimiento de dominio. Adem\xc3\xa1s, los algoritmos para optimizaci\xc3\xb3n multimodal no solo localizan \xc3\xb3ptimos m\xc3\xbaltiples en una sola ejecuci\xc3\xb3n, sino que tambi\xc3\xa9n preservan la diversidad de su poblaci\xc3\xb3n, lo que da como resultado su capacidad de optimizaci\xc3\xb3n global en funciones multimodales. Adem\xc3\xa1s, las t\xc3\xa9cnicas para la optimizaci\xc3\xb3n multimodal suelen tomarse prestadas como t\xc3\xa9cnicas de mantenimiento de diversidad para otros problemas.\xe2\x80\x8b\n_START_SECTION_\nAntecedentes\n_START_PARAGRAPH_\nLas t\xc3\xa9cnicas cl\xc3\xa1sicas de optimizaci\xc3\xb3n necesitar\xc3\xadan m\xc3\xbaltiples puntos de reinicio y m\xc3\xbaltiples ejecuciones con la esperanza de que se pueda descubrir una soluci\xc3\xb3n diferente en cada ejecuci\xc3\xb3n, sin ninguna garant\xc3\xada. Los algoritmos evolutivos (EA) debido a su enfoque basado en la poblaci\xc3\xb3n, proporcionan una ventaja natural sobre las t\xc3\xa9cnicas de optimizaci\xc3\xb3n cl\xc3\xa1sicas. Mantienen una poblaci\xc3\xb3n de soluciones posibles, que se procesan cada generaci\xc3\xb3n, y si las soluciones m\xc3\xbaltiples se pueden preservar a lo largo de todas estas generaciones, a la terminaci\xc3\xb3n del algoritmo tendremos varias soluciones buenas, en lugar de solo la mejor soluci\xc3\xb3n. Tenga en cuenta que esto va en contra de la tendencia natural de las t\xc3\xa9cnicas de optimizaci\xc3\xb3n cl\xc3\xa1sicas, que siempre converger\xc3\xa1n a la mejor soluci\xc3\xb3n, o una soluci\xc3\xb3n sub\xc3\xb3ptima (en una funci\xc3\xb3n robusta de "mal comportamiento"). La b\xc3\xbasqueda y el mantenimiento de soluciones m\xc3\xbaltiples es donde radica el desaf\xc3\xado de usar EA para la optimizaci\xc3\xb3n multimodal. Niching\xe2\x80\x8b\xc2\xa0 es un t\xc3\xa9rmino gen\xc3\xa9rico referido como la t\xc3\xa9cnica de encontrar y preservar m\xc3\xbaltiples nichos estables, o partes favorables del espacio de soluciones posiblemente en torno a m\xc3\xbaltiples soluciones, para evitar la convergencia a una \xc3\xbanica soluci\xc3\xb3n._NEWLINE_El campo de los algoritmos evolutivos abarca algoritmos gen\xc3\xa9ticos (GA), estrategia de evoluci\xc3\xb3n (ES), evoluci\xc3\xb3n diferencial (DE), optimizaci\xc3\xb3n de enjambre de part\xc3\xadculas (PSO) y otros m\xc3\xa9todos. Se han realizado intentos para resolver la optimizaci\xc3\xb3n multimodal en todos estos \xc3\xa1mbitos y la mayor\xc3\xada, si no todos los distintos m\xc3\xa9todos implementan niching de alguna forma u otra.\n_START_SECTION_\nOptimizaci\xc3\xb3n multimodal utilizando algoritmos gen\xc3\xa9ticos / estrategias de evoluci\xc3\xb3n\n_START_PARAGRAPH_\nEl m\xc3\xa9todo de hacinamiento de De Jong, el enfoque de la funci\xc3\xb3n de intercambio de Goldberg, el m\xc3\xa9todo de compensaci\xc3\xb3n de Petrowski, el apareamiento restringido y el mantenimiento de m\xc3\xbaltiples subpoblaciones son algunos de los enfoques populares que la comunidad ha propuesto. Los primeros dos m\xc3\xa9todos est\xc3\xa1n especialmente bien estudiados, sin embargo, no realizan una separaci\xc3\xb3n expl\xc3\xadcita en soluciones que pertenecen a diferentes cuencas de atracci\xc3\xb3n._NEWLINE_La aplicaci\xc3\xb3n de la optimizaci\xc3\xb3n multimodal dentro de ES no fue expl\xc3\xadcita durante muchos a\xc3\xb1os, y se ha explorado solo recientemente. Shir introdujo un framework de niching que utiliza ES no aleatorio,\xe2\x80\x8b proponiendo el CMA-ES como optimizador de niching por primera vez . El fundamento de ese framework fue la selecci\xc3\xb3n de un pico individual por subpoblaci\xc3\xb3n en cada generaci\xc3\xb3n, seguido de su muestreo para producir la dispersi\xc3\xb3n consecutiva de los puntos de b\xc3\xbasqueda. La analog\xc3\xada biol\xc3\xb3gica de esta maquinaria es que un macho alfa gana todas las competiciones impuestas y domina a partir de entonces su nicho ecol\xc3\xb3gico , que luego obtiene todos los recursos sexuales para generar su descendencia._NEWLINE_Recientemente, se propuso un enfoque evolutivo de optimizaci\xc3\xb3n multiobjetivo (EMO),\xe2\x80\x8b en el cual se agrega un segundo objetivo adecuado al problema de optimizaci\xc3\xb3n multimodal objetivado originalmente, de modo que las soluciones m\xc3\xbaltiples forman un frente pareto-\xc3\xb3ptimo d\xc3\xa9bil . Por lo tanto, el problema de optimizaci\xc3\xb3n multimodal se puede resolver para sus m\xc3\xbaltiples soluciones usando un algoritmo EMO. Mejorando su trabajo, los mismos autores han hecho su algoritmo autoadaptativo, eliminando as\xc3\xad la necesidad de preespecificar los par\xc3\xa1metros.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_En cambio, se propone un enfoque que no utiliza ning\xc3\xban radio para separar la poblaci\xc3\xb3n en subpoblaciones (o especies) sino que emplea la topolog\xc3\xada espacial.\xe2\x80\x8b\n_START_SECTION_\nOptimizaci\xc3\xb3n multimodal utilizando DE\n_START_PARAGRAPH_\nLos m\xc3\xa9todos de niching utilizados en GA tambi\xc3\xa9n se han explorado con \xc3\xa9xito en la comunidad DE. La selecci\xc3\xb3n local basada en DE y los enfoques de selecci\xc3\xb3n global tambi\xc3\xa9n se han intentado para resolver problemas multimodales. Los DE combinados con los algoritmos de b\xc3\xbasqueda locales (Memetic DE) se han explorado como un enfoque para resolver problemas multimodales._NEWLINE_Para un tratamiento integral de los m\xc3\xa9todos de optimizaci\xc3\xb3n multimodal en DE, consulte la tesis doctoral Ronkkonen, J. (2009). Optimizaci\xc3\xb3n global multimodal continua con m\xc3\xa9todos basados \xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8ben la evoluci\xc3\xb3n diferencial.\xe2\x80\x8b\n_START_SECTION_\nOptimizaci\xc3\xb3n multimodal utilizando algoritmo GSO basado en inteligencia de enjambre\n_START_PARAGRAPH_\nGlowworm swarm optimization (GSO) es un algoritmo basado en inteligencia de enjambre, introducido por KN Krishnanand y D. Ghose en 2005, para el c\xc3\xa1lculo simult\xc3\xa1neo de m\xc3\xbaltiples funciones \xc3\xb3ptimas multimodales.\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b El algoritmo comparte algunas caracter\xc3\xadsticas con algunos algoritmos m\xc3\xa1s conocidos, como la optimizaci\xc3\xb3n de colonia de hormigas y la optimizaci\xc3\xb3n de enjambre de part\xc3\xadculas , pero con varias diferencias significativas. Los agentes en la OSG son considerados como luci\xc3\xa9rnagas que llevan una cantidad de luminiscencia llamada luciferina junto con ellos. Los luci\xc3\xa9rnagas codifican la aptitud de sus ubicaciones actuales, evaluadas mediante la funci\xc3\xb3n objetivo, en un valor de luciferina que transmiten a sus vecinos. La luci\xc3\xa9rnaga identifica a sus vecinos y calcula sus movimientos mediante la explotaci\xc3\xb3n de un vecindario adaptable, que est\xc3\xa1 limitado por su rango de sensores. Cada luci\xc3\xa9rnaga selecciona, usando un mecanismo probabil\xc3\xadstico, un vecino que tiene un valor de luciferina m\xc3\xa1s alto que el suyo y se mueve hacia \xc3\xa9l. Estos movimientos, basados \xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b\xc3\xbanicamente en la informaci\xc3\xb3n local y las interacciones vecinas selectivas, permiten que el enjambre de luci\xc3\xa9rnagas se divida en subgrupos disjuntos que convergen en \xc3\xb3ptimos m\xc3\xbaltiples de una funci\xc3\xb3n multimodal determinada. A diferencia de la mayor\xc3\xada de los otros algoritmos de optimizaci\xc3\xb3n multimodales evolutivos, la propiedad de dividirse en subgrupos permite que el algoritmo converja simult\xc3\xa1neamente a valores \xc3\xb3ptimos locales de diferentes valores, lo que lo hace adecuado para resolver problemas de b\xc3\xbasqueda de fuentes de se\xc3\xb1ales m\xc3\xbaltiples utilizando robots.\xe2\x80\x8b'