UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Investigación y Gestión de Proyectos en Inteligencia Artificial
Contenido: BLOQUE 3. Áreas de investigación
Guía de Estudio: TEMA 11. Investigación en compu...
UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Investigación y Gestión de Proyectos en Inteligencia Artificial
Contenido: BLOQUE 3. Áreas de investigación
Guía de Estudio: TEMA 11. Investigación en computación bioinspirada
1. Introducción a la computación bioinspirada
Definición
La computación bioinspirada es un campo interdisciplinario que toma principios y mecanismos de
la biología para desarrollar algoritmos y sistemas computacionales. Este enfoque busca resolver
problemas complejos mediante la emulación de procesos naturales tales como la evolución, el
comportamiento de los insectos, y la organización celular.
Características
Interdisciplinariedad: Integra conocimientos de biología, informática, matemáticas y otras
ciencias.
Adaptabilidad: Los sistemas bioinspirados se adaptan y evolucionan en respuesta a su
entorno.
Robustez: Tienden a ser resistentes a fallos y pueden funcionar en condiciones adversas.
Ventajas
Innovación: Proporciona soluciones novedosas a problemas difíciles de resolver con
métodos tradicionales.
Escalabilidad: Muchos algoritmos bioinspirados son altamente escalables.
Optimización Global: Tienden a evitar caer en óptimos locales, buscando soluciones
globalmente óptimas.
Desventajas
Complejidad Computacional: Algunos enfoques pueden ser computacionalmente
intensivos.
Tuning de Parámetros: Requieren un ajuste fino de parámetros para obtener resultados
óptimos.
Tiempo de Convergencia: Pueden necesitar mucho tiempo para converger a una solución
aceptable.
2. Algoritmos bioinspirados
Definición
Los algoritmos bioinspirados son técnicas de resolución de problemas que imitan procesos
naturales. Los más conocidos incluyen algoritmos genéticos, enjambre de partículas (PSO) y
algoritmos de colonia de hormigas (ACO).
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