Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Colonia de Hormigas
Conjunto de agentes artificiales que simulan el comportamiento colectivo de las hormigas reales para resolver problemas de optimización combinatoria. Cada agente construye iterativamente una solución basándose en la información colectiva acumulada a través de los rastros de feromonas.
Heurística Local
Información a priori sobre la deseabilidad de los componentes para construir una solución, independiente de las feromonas. Esta métrica guía a las hormigas hacia elecciones localmente prometedoras durante la construcción de soluciones.
Actualización Global
Fase en la que se depositan feromonas sobre las mejores soluciones encontradas por todas las hormigas después de una iteración completa. Este refuerzo fomenta la exploración de las zonas prometedoras del espacio de búsqueda.
Actualización Local
Depósito o evaporación de feromonas realizado por cada hormiga inmediatamente después de atravesar un componente. Esta acción evita que todas las hormigas converjan prematuramente hacia el mismo camino.
Hormiga Élite
Hormiga virtual adicional que refuerza únicamente la mejor solución global descubierta desde el inicio del algoritmo. Este mecanismo acelera la convergencia hacia soluciones de alta calidad.
Matriz Tau
Estructura de datos que almacena las concentraciones de feromonas entre todos los pares de componentes del problema. Esta matriz se actualiza dinámicamente y representa la memoria colectiva de la colonia.
Matriz Eta
Matriz que contiene los valores heurísticos estáticos entre los componentes del problema. Esta información permanece constante durante la ejecución y guía a las hormigas hacia elecciones localmente óptimas.
Tasa de Evaporación Rho
Parámetro que controla la velocidad de decaimiento de las feromonas entre 0 y 1. Un valor alto favorece el olvido rápido y la exploración, mientras que un valor bajo preserva la información adquirida por más tiempo.
Inicialización de Feromonas
Fase preparatoria donde todos los rastros de feromonas reciben un valor inicial uniforme o basado en una heurística. Esta etapa influye en la trayectoria inicial del algoritmo y su velocidad de convergencia.
Convergencia del ACO
Estado en el que la mayoría de las hormigas siguen el mismo camino óptimo, indicando que el algoritmo ha estabilizado su solución. La convergencia se mide por la entropía de las distribuciones de probabilidades de transición.
Hibridación ACO
Combinación de la optimización por colonia de hormigas con otras metaheurísticas o técnicas de optimización local. Este enfoque tiene como objetivo mejorar el rendimiento explotando las fortalezas complementarias de cada método.
Hormiguero Paralelo
Arquitectura de ejecución donde varias colonias independientes funcionan simultáneamente con un intercambio periódico de información. Esta paralelización acelera la convergencia y mejora la robustez de la búsqueda.