Optimización en problemas de asignación de recursos y tareas usando computación evolutiva y multiagentes inteligentes

Abstract

En un mundo en constante cambio, la capacidad de adaptación es muy importante para poder sobrevivir. Desde el inicio de la vida en la tierra, gracias al proceso evolutivo, todas las criaturas han tenido que adaptarse, y muchas veces hacer cambios fisiológicos que les dotaron de capacidades necesarias para su subsistencia, tal como sostiene la teoría de Selección Natural de Charles Darwin. El proceso evolutivo, permite la aparición de criaturas cada vez más complejas e “inteligentes”, dotadas de capacidades de aprendizaje, organización, cooperación y adaptación a su medio ambiente. Estos sistemas naturales han sido a lo largo de la historia una gran fuente de inspiración de pensadores y científicos, por ejemplo, entender el proceso de aprendizaje, simular comportamientos naturales con medios artificiales entre otros. La Inteligencia Artificial es un tema que interesó a muchos desde hace siglos, tratando de entender y simular las capacidades cognoscitivas humanas, pero fue desde la aparición del primer computador que tomó la importancia necesaria. En los 50's tomó el nombre de “Inteligencia Artificial“ y surgen dos corrientes, las cuales están inspiradas en: La obtención de resultados similares a los que se pueden obtener los procesos naturales. En esta corriente podemos agrupar a los Algoritmos de Búsqueda (Sin Información y las Heurísticas), Sistemas Expertos y otros. La imitación de procesos naturales para la solución de problemas que son difíciles de resolver con técnicas tradicionales. En esta comente podemos agrupar a las Redes Neuronales, Computación Evolutiva, Agentes Inteligentes y otros. En los orígenes de la Inteligencia Artificial, la primera corriente tuvo mayor acogida por la comunidad científica, pero en estas dos últimas décadas, la segunda corriente se está desarrollando con mayor interés, debido fundamentalmente a la complejidad y limitado dominio de problemas que pueden ser resueltos por los métodos de la primera corriente, sumados a la participación de científicos y expertos en las diferentes ramas de las ciencias naturales y sociales. A la fecha, el desarrollo de la Inteligencia Artificial ha logrado grandes avances, y las aplicaciones son muy diversas, desde sistemas netamente matemáticos hasta sistemas psicológicos y sociales. En los últimos años, las técnicas que tienen mayor acogida son: Redes Neuronales Artificiales: Que son técnicas inspiradas en la forma cómo las neuronas cerebrales trabajan en procesos de aprendizaje, reconocimiento de patrones, control de acciones y otros. Computación Evolutiva: Algoritmos basados en la forma cómo entes naturales logran adaptarse a los cambios por medio del proceso de evolución. Estas técnicas son muy usadas en procesos de optimización, creación de programas autónomos con capacidades de auto-modificación y adaptación, estudios de biología evolutiva entre otras aplicaciones. Agentes Inteligentes: Permite el estudio de sistemas complejos por medio de simulación de sistemas inteligentes distribuidos, esta área es usada para entender sistemas sociales, sistemas organizacionales entre otros Machine leaming: Conjunto de algoritmos de aprendizaje aplicados en diferentes tipos de problemas, como en el control de acciones de autómatas en ambientes conocidos y desconocidos. Autómata Celular modelos matemáticos de máquinas de estado finito. Entre las áreas de estudio donde se usan estas técnicas podemos mencionar: Lenguaje Natural: Aplicación de algoritmos para simular la forma como los humanos pueden comunicarse entre sí por medio de un lenguaje, esto permite una comunicación más fluida entre el hombre y la máquina. Estas técnicas son usadas para la creación de sistemas de interacción humana, así como en la creación de robots sociales. Vida Artificial: Estudia la vida “natural” con el fin de recrear fenómenos biológicos en medios artificiales. La vida artificial trata de entender teóricamente el fenómeno a estudiar, así como los principios biológicos para la creación de aplicaciones prácticas en la industria y la tecnología.