Sistemas de enjambre

1. INTEGRANTES:
ANDERBY TORO
CRISTIAN RODRIGUEZ
Republica Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Poder Popular para la Educación
Universidad Alejandro de Humboldt
Teoría de Sistemas
DCM0301IIV1
Sistemas de Enjambre

2. Origen del Nombre
Este proviene al comparar el algoritmo que se quieren lograr con la forma en
que los enjambres de abejas, avispas, hormigas y otros insectos que vivan en
colonias viven y se movilizan para realizar sus deberes día a día.

3. Introducción
La presente investigación se enfoca al tema de los sistemas de enjambre o
inteligencia de enjambres en la informática, se puede decir que se emplea en
los trabajos sobre inteligencia artificial. Inspirados por la naturaleza,
especialmente por ciertos sistemas biológicos, los sistemas de inteligencia de
enjambre están típicamente formados por una población de agentes simples
que interactúan localmente entre ellos y con su medio ambiente

4. Inteligencia de Enjambres
Podemos decir que el sistema de enjambres se refiere
al modo de actuar de forma colectiva entre los
sistemas descentralizados y auto organizados, es decir
que se producen patrones o comportamientos globales
a partir de reglas o programaciones.

5. ¿Quién lo dio a conocer?
La expresión fue introducida por Gerardo Beni
un profesor de Ingeniería eléctrica de la Universidad de
California y Wang Jing un empresario y millonario chino,
en 1989, en el contexto de los sistemas robóticos
móviles.

6. Ejemplos en Algoritmos

7. ANT optimización de colonias
Son una clase de algoritmos inspirados en las acciones de una colonia de hormigas. ANT es útil
en encontrar caminos hacia metas. Las hormigas naturales establecen las feromonas que
dirigen unos a otros a los recursos y a explorar su entorno. Hormigas, la simulación similar,
registra sus posiciones y la calidad de sus soluciones, para que en posteriores iteraciones de
simulación más hormigas puedan localizar las mejores soluciones.
En la imagen se muestra como cada agente
investiga las posibles soluciones factibles al
problema, teniendo al final (3), la solución mas
rápida y eficaz.

8. Algoritmo de altruismo
Los investigadores en Suiza han desarrollado un algoritmo basado en la regla de
Hamilton de selección de parentesco. El algoritmo muestra cómo el altruismo en un
enjambre de animales puede, con el tiempo, evolucionar y dar lugar a un comportamiento
más eficaz del enjambre

9. IWD algoritmo de Gotas de Agua
Inteligente
Se inspira en los ríos naturales y cómo encuentran caminos casi
óptimos a su destino. Estas rutas óptimas o cerca del óptimo
siguen las acciones y reacciones que se producen entre las
gotas de agua y éstas con sus cauces. Varias gotas de agua
artificiales cooperan para cambiar su entorno de tal manera que
la ruta óptima se revela como la que tiene el nivel más bajo del
suelo en sus enlaces. Por lo tanto, el algoritmo de IWD es
generalmente constructivo basado en el algoritmo de
optimización de población

10. Aplicaciones
 El ejército de EE.UU. está investigando técnicas de enjambre para el
control de vehículos no tripulados.
 La Agencia Espacial Europea está pensando en un enjambre orbital para
el auto ensamblaje y la interferometría.
 La NASA está investigando el uso de la tecnología de nube para la
cartografía planetaria.

11. Enrutamiento basado en hormigas
Iniciado por separado por Dorigo y Hewlett Packard en 1990 Básicamente
utiliza una tabla de enrutamiento probabilístico premiando a reforzar con éxito
la ruta recorrida por cada "hormiga" (un paquete de control pequeño) que
inundan la red

12. Principales investigadores
- Gerardo Beni
- Marco Dorigo
- Russell C. Eberhart
- Luca Maria
Gambardella
- James Kennedy
- Craig Reynolds

13. Ventajas
Es un medio de señales cuyas principales ventajas son el gran alcance y el
evitar obstáculos, puesto que son arrastradas por el aire. El camino que
conecta la un punto con el otro está optimizado, y además, no existe ningún
tipo de conocimiento global del problema por cualquiera de los agentes.

14. Características
 * Compuesto de agentes simples (auto-organizados)
* Funciona descentralizado
* No hay un único supervisor
* No hay un plan global (emergente)
* Es robusto, sólido.
* Las actuaciones se completan aunque un individuo falle
* Es muy flexible
* Puede responder a cambios externos
* Tiene percepción del entorno (sentidos)
* No existe un modelo explícito de entorno/habilidad para cambiarlo

15. Conclusión
La evidencia que se mostró anteriormente demuestra que si se implementa el
sistema de enjambre en un campo de trabajo que lo requiera, haría que el
mismo salga efectivo, por una vía más rápida, segura y quizás económica, su
estructuración permite que esto ocurra sin problema alguno.

16. Bibliografía
http://www.mercadeo.com/blog/2010/01/hormigas-y-auto-organizacion/
http://fernandosantamaria.com/blog/inteligencia-de-enjambre-una-inteligencia-probabilistica-en-
experimentos-de-optimizacion/
https://www.ecured.cu/Inteligencia_de_enjambre
https://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_de_enjambre#Optimizaci.C3.B3n_de_colonia_de_hormigas
https://es.wikipedia.org/wiki/Gerardo_Beni