En los últimos años se ha formulado una gran variedad de técnicas de optimización basadas en poblaciones para su uso en distintas aplicaciones de ingeniería, la mayoría de ellas inspiradas en procesos naturales que tienen lugar en nuestro entorno. Sin embargo, aún falta un análisis matemático y estadístico de estos algoritmos. Este artículo aborda un análisis comparativo del rendimiento de algunos de los algoritmos de optimización más importantes inspirados en la naturaleza con una base diferente para los complejos problemas de ajuste de curvas/superficies de alta dimensión. Como caso de estudio, la nube de puntos de un álabe de compresor de turbina de gas medido con sondas de disparo por contacto se ajusta de forma óptima utilizando curvas B-spline. Para determinar el número/localización óptimos de un conjunto de puntos de control Bezier/NURBS para todos los segmentos de los perfiles aerodinámicos, se emplean cinco técnicas evolutivas y de optimización de enjambre basadas en poblaciones diferentes. Para examinar exhaustivamente y comparar de forma equitativa los resultados obtenidos, se presentan evaluaciones estadísticas paramétricas y no paramétricas como el estudio matemático antes de diseñar un experimento. Los resultados iluminan una serie de ventajas/desventajas de cada método de optimización para la parametrización de geometrías tan complejas desde varios puntos de vista diferentes. En términos de aplicación, la representación paramétrica final adecuada de las geometrías es un componente esencial y significativo de los procesos de optimización de perfiles aerodinámicos, así como a efectos de ingeniería inversa.
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