Algoritmos evolutivos y bioinspirados para la optimización

En los últimos cincuenta años, el campo de optimización ha sufrido una importante revolución por el surgimiento de algoritmos, denominados meta-herísticas, inspirados en la naturaleza, en la evolución, y en comportamientos animales, incluyendo la inteligencia colectiva de animales gregarios. Ejemplos de dichos algoritmos serían los Algoritmos Genéticos, inspirados en la evolución, los algoritmos de Optimización basados en colonias de hormigas (ACO), o los algoritmos de optimización basados en nubes de partículas (PSO), basados en el desplazamiento de las aves. El éxito de estas técnicas de optimización bio-inspirada ha dado lugar, en la actualidad, a un creciente interés por descubrir otras estrategias inspiradas en la naturaleza cuya implementación computacional pueda aportar beneficios en el campo de la optimización y, es por ello, que se está produciendo una gran oleada de nuevas aproximaciones que constituyen lo que podríamos denominar algoritmos bio-inspirados de segunda generación. Entre ellos, se encuentran los algoritmos de colonias de abejas artificiales (ABC), o algoritmos de optimización de alimentación bacteriana, … entre otros.

El objetivo de la línea “#CI – Algoritmos evolutivos y bio-inspirados para la optimización” es el estudio y desarrollo de algoritmos bio-inspired para: (1) Mejorar su comportamiento frente a problemas de optimización en dominios continuos y (2) Aplicarlos y adaptarlos para resolver problemas de optimización combinatorios concretos, tales como los relacionados con intervenciones en redes complejas, organización óptima de hospitales, etc.

Contacto: Daniel Molina Cabrera

Investigadores relacionados:

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Benítez Sánchez, José Manuel J.M.Benitez@decsai.ugrTNThn2CR.es Ciencia de Datos y Big Data DaSCI, Inteligencia Computacional DaSCI Doctor
Bermejo Nievas, Enrique enrique.bermejo@decsai.ugr.icaYN4Vtces Inteligencia Computacional DaSCI, Aplicaciones Tecnológicas DaSCI Doctor
Cano de Amo, José Ramón jrcano@ujY__wmzXa2@aen.es Ciencia de Datos y Big Data DaSCI Doctor
Casillas Barranquero, Jorge casillas@decsai.ugr.I6p91iKEmxpes Ciencia de Datos y Big Data DaSCI Doctor
Castillo Valdivieso, Pedro A. pacv@ugrtSuwawKW@w.es Aplicaciones Tecnológicas DaSCI Doctor
Chica Serrano, Manuel manuelchica@go.ugr.EpwLxkjCTxMes Aplicaciones Tecnológicas DaSCI Doctor - Ramón y Cajal
Cordón García, Óscar ocordon@decsai.uXsTyvd25ecM2gr.es Aplicaciones Tecnológicas DaSCI Doctor
Damas Arroyo, Sergio sdamasX8OlvQH@ugr.es Aplicaciones Tecnológicas DaSCI Doctor
Gacto Colorado, María José mgacto@ujdLEmAHluuaen.es Ciencia de Datos y Big Data DaSCI Doctor
García Arenas, María Isabel mgarenas@G1DKeMYugr.es Aplicaciones Tecnológicas DaSCI Doctor
García Martínez, Carlos cgarcia@Y_eK3f49P4uco.es Ciencia de Datos y Big Data DaSCI Doctor
Giráldez Crú, Jesús jgiraldez@usczoDQr3gr.es Aplicaciones Tecnológicas DaSCI Doctor - Juan de la Cierva
González García, Pedro pglez@ujaeCNuw9qE7vWn.es Ciencia de Datos y Big Data DaSCI Doctor
Herrera Triguero, Francisco herrera@decs_Z52nAhPai.ugr.es Aplicaciones Tecnológicas DaSCI, Ciencia de Datos y Big Data DaSCI, Inteligencia Computacional DaSCI Doctor
Mesejo Santiago, Pablo pablomesejo@gmail.P8@KT2com Aplicaciones Tecnológicas DaSCI Doctor - Marie Curie
Molina Cabrera, Daniel dmolinaQAHOLW0L0ard@decsai.ugr.es Ciencia de Datos y Big Data DaSCI Doctor
Ortíz García, Andrés aortiz@icViUe1Df9Rb.uma.es Aplicaciones Tecnológicas DaSCI Doctor
Rodríguez Díaz, Francisco Javier fjrodriguez@decsambjj2qiTi.ugr.es Doctor
Romero Zaliz, Rocío rocio@ugr.nvlJy6es Aplicaciones Tecnológicas DaSCI Doctor
Sánchez López, Ana María amlopez@ugrmRUXfX.es Ciencia de Datos y Big Data DaSCI Doctor
Ventura Soto, Sebastián sventura@uco.XOlVW@ehg4RZes Ciencia de Datos y Big Data DaSCI Doctor
Villar Castro, Pedro pvillarc@ugxdXgzRGpr.es Ciencia de Datos y Big Data DaSCI Doctor
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