ALGORITMO GREY WOLF: REVISIÓN DE PRINCIPIOS Y APLICACIONES

El Grey Wolf Optimizer (GWO) es un algoritmo metaheurístico inspirado en la caza y jerarquía de los lobos grises. Se utiliza para resolver problemas complejos de optimización combinando exploración y explotación del espacio de soluciones. Existen variantes que mejoran la convergencia y evitan óptimos locales, incluyendo enfoques híbridos con otros algoritmos. Sus aplicaciones incluyen selección de características, optimización de sistemas eléctricos, bases de datos y problemas de diseño en ingeniería informática.

[INTELIGENCIA ARTIFICIAL] ALGORITMO GREY WOLF: REVISIÓN DE PRINCIPIOS Y APLICACIONES

Introducción

El Grey Wolf Optimizer (GWO) es un algoritmo metaheurístico inspirado en el comportamiento social y de caza de los lobos grises (Canis lupus) en la naturaleza. Fue propuesto por Seyedali Mirjalili en 2014 como una técnica eficaz dentro de la swarm intelligence para resolver problemas complejos de optimización sin depender de derivadas o estructuras matemáticas rígidas.

Los algoritmos basados en comportamientos naturales han ganado interés porque ofrecen estrategias eficientes para encontrar soluciones óptimas en espacios complejos, especialmente en problemas que no pueden resolverse con métodos clásicos. GWO destaca por su estructura simple, pocos parámetros de ajuste y balance entre exploración y explotación del espacio de soluciones.

Principios del Algoritmo Grey Wolf

• Inspiración biológica: El GWO simula la jerarquía social de una manada de lobos, donde existen diferentes rangos que guían la toma de decisiones durante la búsqueda de alimento o la caza:

• Alpha (α): Líder y mejor solución actual.

• Beta (β): Segundo mejor, proporciona apoyo a la toma de decisiones.

• Delta (δ): Tercer mejor, ayuda a explorar otras regiones.

• Omega (ω): Resto de la población que sigue a los líderes.

Cada “lobo” representa una solución candidata en el espacio de búsqueda. A través de iteraciones, la manada se mueve colectivamente hacia mejores soluciones, con los líderes influyendo en la dirección y distancia de movimiento de los demás.

• Fases del algoritmo:
  

  El GWO se basa en tres comportamientos principales:

1. Encircling (rodear la presa): Las posiciones de los lobos se ajustan en función de los mejores individuos actuales, permitiendo a la manada acercarse gradualmente a la mejor solución conocida.

2. Hunting (caza): El movimiento colectivo hacia soluciones óptimas se modela matemáticamente para asegurar que las soluciones converjan.

3. Approaching/Attacking (atacar o moverse hacia nuevos espacios): Se ajustan parámetros que controlan el balance entre exploración global y explotación local, lo que permite evitar caer en óptimos subóptimos.

Este equilibrio es fundamental para la eficacia del algoritmo al resolver problemas complejos.

Variantes y Mejoras

Aunque el GWO clásico tiene ventajas, tiene ciertas limitaciones como tendencia a converger prematuramente y disminución de diversidad de población en fases avanzadas. Por ello, se han propuesto varias mejoras:

Métodos híbridos y adaptativos

• GWO con estrategias de auto-repulsión mejora la convergencia y la selección de características en problemas de alta dimensión, reduciendo errores y número de características usadas.

• Hybrid Grey Wolf-Particle Swarm Optimizer (HGWPSO) combina GWO y PSO para mejorar exploración y explotación, logrando mejores soluciones en problemas de diseño de ingeniería.

• Covariance y Dimension Learning GWO usa aprendizaje de covarianza y agrupamiento para mantener diversidad y mejorar estabilidad de búsqueda.

Otras mejoras publicadas

• Multi-strategy adaptativo GWO incorpora mecanismos como velocidad y funciones no lineales para mejorar búsqueda en espacios grandes.

• Variantes con mecanismos de eliminación o evolución que evitan caer en óptimos locales al reintroducir diversidad de población.

Estas variantes buscan balancear mejor la exploración y la explotación, reducir la probabilidad de quedarse en soluciones subóptimas y mejorar la rapidez de convergencia.

 Aplicaciones en Ingeniería Informática

El Grey Wolf Optimizer ha sido aplicado en una amplia variedad de problemas dentro de la ingeniería y ciencias de la computación, destacando:

• Optimización de sistemas eléctricos y energéticos
  Se ha utilizado GWO para optimizar la estabilidad de voltaje y reducir pérdidas de potencia en sistemas de distribución eléctrica con generación distribuida, mostrando mejoras significativas en perfiles de voltaje y eficiencia operativa.

• Selección de características en aprendizaje automático
  El GWO con estrategias especiales (como autorepulsión) ha demostrado mejorar la selección de características, reduciendo la dimensionalidad y mejorando el rendimiento de clasificación en grandes conjuntos de datos.

• Optimización en bases de datos relacionales
  GWO se ha adaptado para resolver problemas NP-Hard como selección de índices óptimos en bases de datos relacionales, mejorando tiempos de respuesta y eficiencia de consultas.

• Problemas clásicos de optimización
   El algoritmo también se ha usado para resolver funciones objetivo estándar y problemas de diseño de ingeniería como estructuras y parámetros de sistemas, comparándolo favorablemente frente a otros métodos metaheurísticos en ciertos casos.

CONCLUSIÓN

El Grey Wolf Optimizer es un algoritmo metaheurístico flexible y potente para resolver problemas de optimización en diversas áreas de la ingeniería informática. Su inspiración en comportamientos naturales le da ventajas como simplicidad, pocos parámetros y capacidad de adaptación, aunque también requiere mejoras para evitar convergencia prematura en problemas complejos. Variantes híbridas y adaptativas han abordado estas limitaciones, expandiendo la aplicabilidad del método en ingeniería, ciencia de datos y optimización de sistemas.

Autora: Janneth Llicahua