Resumo

RIOS-WILLARS, Ernesto; LINAN-GARCIA, Ernesto; BATRES, Rafael  e  GARZA-GARCIA, Yolanda. Perfiles de comportamiento numérico de los métodos de búsqueda immune network algorithm y bacterial foraging optimization algorithm en funciones benchmark. Ing. invest. y tecnol. [online]. 2016, vol.17, n.4, pp.479-490. ISSN 2594-0732.

En este trabajo se reporta la aplicación del concepto de perfiles de comportamiento numérico en la comparación del desempeño numérico de los métodos Immune Network Algorithm y Bacterial Foraging Optimization en 18 funciones benchmark de optimización. Específicamente la robustez, eficiencia y el tiempo de ejecución de estos métodos se compararon en espacios de búsqueda con múltiples mínimos locales, bowl-shaped, plate-shaped, valley-shaped, steep ridges y otras conocidas funciones de optimización como styblinski-tang y beale function. Los resultados muestran que el método AiNet (Castro et al., 2002) es más robusto que el método BFOA (Passino, 2010) para los casos de estudio considerados en este trabajo. Sin embargo, existen diferencias en la eficiencia (número de funciones evaluadas y tiempo de convergencia) entre ambos métodos. Donde BFOA es el algoritmo con mejor desempeño en cuanto al número de funciones evaluadas.

Palavras-chave : perfil de comportamiento; funciones benchmark; AiNet; BFOA; optimización.

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