El método de optimización de enjambres de partículas o PSO

A veces intentar abordar una optimización de un modo tradicional (Por ejemplo, derivando y buscando ceros. Sí, bueno esto no es del todo así pero ya me entendéis) es algo impracticable. Ya sea por complejidad de las funciones que estamos buscando o incluso por el desconocimiento de las mismas, tanto como por que el tiempo que llevar una optimización de este tipo para más de una variable o más de un objetivo puede tomar.

En algunos casos, los algoritmos de optimización heurísticos se presentan como una alternativa a los métodos tradicionales. Aunque desde un punto de vista matemático los algoritmos heurísticos no aseguran encontrar el mínimo o máximo absoluto de una función, desde el punto de vista de la ingeniería no es siempre necesario obtener este máximo o mínimo sino uno que satisfaga las necesidades de diseño.

El método de optimización de enjambres de partículas (PSO por sus siglas en inglés Particle Swarm Optimization) es un método de optimización heurístico que evoca del comportamiento de los enjambres de insectos en la naturaleza. En concreto, el enjambre que se pone de ejemplo para explicar este método es uno de abejas. Las abejas a la hora de buscar polen buscan la región del espacio en la que existe más densidad de flores, ya que es ahí donde existe más polen. Una sola abeja vuela de modo errático sobre el espacio, lo único que recuerda una abeja es la región donde ha visto más densidad de flores. A su vez, el enjambre de abejas sabe de algún modo la región del espacio donde el enjambre ha encontrado más densidad de flores. Cada abeja ante la duda variará ndividualmente su movimiento como una composición de estas dos direcciones volando hacia un lugar intermedio. Es de esperar que la abeja en ese sobrevuelo encuentre una región con más densidad de flores de la que ha visto hasta ese momento o incluso que la que ha visto el enjambre, en tal caso la dirección de exploración del enjambre variará explorando esa nueva zona. Pasado el tiempo, si se encuentra una región con mayor densidad el enjambre explorará esa región.

Esta alegoría ha sido portada al campo de la computación en forma de algoritmo y se emplea en la actualidad en la optimización de distintos tipos de sistemas (por ejemplo, en el diseño y optimización de antenas), algunos de ellos sin nada que ver entre sí ya que este algoritmo es independiente del sistema físico que se desea optimizar.

Referencias: Artículo del National Geographic, Particle Swarm Optimization in Electromagnetics, Swarm Intelligence.