GBHS-LEM : Hibridación del algoritmo GBHS con modelos LEM

Abstract

Entre los diversos métodos y algoritmos propuestos en el campo de la optimización se destaca el algoritmo de la búsqueda armónica (Harmony Search). Este algoritmo basado en el proceso de la improvisación musical ha demostrado ser más eficiente que otras técnicas empleadas (algoritmos genéticos) en la solución de diversos problemas de optimización (diseño estructural, redes hidráulicas, robótica, genética, etc.) y ha sido objeto de infinidad de aplicaciones y mejoras entre ellas la búsqueda armónica mejorada, (Improved Harmony Search) y la mejor búsqueda armónica global (Global-best Harmony Search), las cuales buscan aumentar su precisión y/o disminuir el tiempo de respuesta, sin embargo, todavía hay muchas mejoras por hacer. Con el fin de mejorar la precisión del algoritmo de la búsqueda armónica, en la presente monografía de trabajo de grado se describe un nuevo algoritmo de búsqueda armónica, basado en el algoritmo de la mejor búsqueda armónica y modelos evolutivos que aprenden (Learnable Evolutionary Models).