Evidencia#6

1. SISTEMAS ADAPTATIVOS
SWARM INTELLIGENCE
OPTIMIZACIÓN POR ENJAMBRE DE PARTÍCULAS Y COLONIA DE
HORMIGAS
Algoritmos inspirados en la naturaleza
EVIDENCIA 6
NOMBRE : Alfredo Santiago Alvarado
MATRICULA: 1498278

2. CONTESTAR LAS SIGUIENTES PREGUNTAS
1.-¿Qué es "swarm intelligence"?
R: inteligencia de enjambre , se refiere a una rama de la Inteligencia artificial que se basa en
el comportamiento colectivo de sistemas descentralizados y auto-organizados.
2.- ¿Qué significa PSO?
R: Particle Swarm Optimización u optimización por enjambre de particulas.
3.-¿Cuáles son las características principales de una partícula?
R:velocidad y posición.
4.-¿Cuáles son los dos valores que influyen en la posición de la partícula?
R: Distancia y tiempo
5.-¿Qué parámetros involucra el algoritmo de PSO?
R:Número de partículas, dimensiones de las partículas, rango de las partículas, factores de
aprendizaje, condición de terminación, inercia.

3. CONTESTAR LAS SIGUIENTES PREGUNTAS
6.-¿Qué tipo de problemas pueden resolverse con PSO?
R:problemas de optimización continuos.
7.-¿Qué significa ACO?
R: Ant Colony Optimizatio o optimización por colonia de hormigas
8.-¿Qué metáfora es la que se sigue en la ACO?
R:servir a la colonia mas que buscar su propio beneficio.
9.-¿Qué papel juega la feromona en la ACO?
R: vital , ya que la feromona es un indicador que les dice a las hormigas por donde ya han
dejado rastro .
10.-¿Qué tipo de problemas pueden resolverse con ACO?
R:problemas que busquen la ruta mas optima .

4. DIAGRAMA PSO

5. DIAGRAMA ACO