A los humanos les gusta imitar muchas cosas de la naturaleza.
Imitamos a las ranas al nadar. Imitamos a los pájaros instalando alas en los aviones para proporcionar sustentación. Imitamos a la grulla/serpiente/mantis en las artes marciales. Imitamos a las termitas para construir estructuras con control eficiente de la temperatura (ver Eastgate Centre).
Esto se extiende también a los algoritmos matemáticos, donde habrás oído hablar de Artificial. Abeja Colonia, Hormiga Optimización de colonias, Cuco buscar y Luciérnaga Algoritmo. También he hablado anteriormente sobre algoritmo evolutivo, que funciona siguiendo la selección natural.
Hoy hablaré sobre PSO (optimización de enjambre de partículas). Al final de este artículo, tendrá el código que le permitirá implementar la solución y generar un gif para visualizar el proceso de búsqueda.
Buscar una solución óptima en un espacio de alta dimensión es difícil. Los estudiantes que empiezan a aprender ML probablemente habrán oído hablar del término “maldición de la dimensionalidad” durante su primera semana.
El espacio de alta dimensión no es sólo un concepto matemático abstracto. Considere un problema de la cadena de suministro. Una empresa tiene que decidir dónde ubicar su fábrica de producción, su almacén, sus centros de distribución y sus tiendas minoristas. Para simplificar, supongamos que sólo hay uno de cada uno. Esto ya hace que la solución que estamos buscando sea de 8 dimensiones – (X₁, y₁, X₂, y₂, X₃, y₃, X₄, y₄).
La ubicación absoluta (X₁, y₁, X₂, y₂, X₃, y₃, X₄, y₄) influye en las ubicaciones relativas entre cada instalación. Tanto la ubicación absoluta como la relativa influirían en los costes operativos, así como en los ingresos esperados y, por tanto, en los beneficios. Si bien no es perfecto, podemos decir aproximadamente que el espacio de búsqueda y el impacto en la función objetivo es continuo.
En realidad, la función subyacente que asigna las entradas (soluciones candidatas) a la salida (objetivo) es una caja negra y no se puede representar matemáticamente.