Sinfonía Natural del Agua: Una Revisión de Algoritmos Metaheurísticos Bioinspirados
EQUIPO DE TRABAJO
- MSc. Pedro Manuel Núñez García
- MSc. Edwin Fernando Zetina Robleda
RESUMEN
Las técnicas metaheurísticas son alternativas en la solución de problemas de optimización, clasificación, identificación o toma de decisiones multiobjetivo. Son la alternativa en problemas ruidosos e inciertos que evitan la dependencia de la caracterización. Sin embargo, al no incluir el proceso físico que determina el fenómeno hidrológico, pueden presentar soluciones alejadas de la realidad y funcionar como cajas negras.
El presente documento es una revisión bibliográfica en el campo de las técnicas metaheurísticas bioinspiradas (Redes Neuronales Artificiales [RNA]; cómputo evolutivo: Algoritmo genético [AG] y Enjambre de Partículas [EP]), aplicadas en el campo de hidrología, indicando la bioinspiración, resaltando las ventajas y desventajas de las mismas. Se ejemplifica el caso del viajero y la conceptualización en un sistema de presas.
La implementación de este tipo de técnicas, en el sector hídrico, permite abordar la complejidad no lineal de fenómenos como el flujo de agua subterránea, la densidad de muestreo, la calidad química del agua y la gestión de cuencas.
Las RNA son un conjunto de herramientas robustas para la clasificación y predicción de variables utilizadas en hidrología, hidrogeología, hidrogeoquímicas, aunque requieren de un equilibrio entre eficiencia computacional y representatividad física.
La fortaleza de AG reside en la búsqueda adaptativa y la evolución de formas funcionales, permitiendo simplificar la simulación de sistemas complejos.
El EP destaca por no requerir información del gradiente, facilitando la calibración de modelos de balance hídrico y lluvia-escurrimiento con mayor velocidad de convergencia que los algoritmos genéticos (AG).
Palabras clave: (Metaheurísticas, bioinspirados, cómputo evolutivo, redes neuronales, optimización).