Resumen

La optimización basada en la biogeografía (BBO) es un algoritmo evolutivo inspirado en la biogeografía, que es el estudio de la migración de especies entre hábitats. En trabajos anteriores se derivó un modelo de cadena de Markov finita de BBO para problemas binarios, y se obtuvieron algunos resultados teóricos significativos. En este trabajo se analizan las propiedades de convergencia de BBO en problemas binarios basándose en el modelo de cadena de Markov de BBO derivado anteriormente. El análisis revela que BBO con sólo migración y mutación nunca converge al óptimo global. Sin embargo, BBO con elitismo, que mantiene al mejor candidato en la población de una generación a la siguiente, converge al óptimo global. A pesar de las diferencias previamente publicadas entre los algoritmos genéticos (AG) y el BBO, este trabajo muestra que las propiedades de convergencia del BBO son similares a las del AG canónico. Además, en este trabajo se obtiene la estimación de la tasa de convergencia de BBO con elitismo y se confirma mediante simulaciones para algunos problemas representativos sencillos.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:bbo, papel, problemas binarios, propiedades de convergencia, óptimo global, modelo de cadena de markov bbo, modelo de cadena de markov finita, estimación de la tasa de convergencia, resultados teóricos significativos, problemas representativos simples
• Keywords:bbo, paper, binary problems, convergence properties, global optimum, bbo markov chain model, finite markov chain model, convergence rate estimate, significant theoretical results, simple representative problems