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Modelo Conceptual
Descripción
Modelo E6.5 - Optimización Colectiva
El modelo conceptual busca comprender los mecanismos que dan origen a un comportamiento, y describirlos de la forma más simple posible. Para eso, el comportamiento se segmenta en temas (grupos): cada uno identifica los objetos o variables que participan —tanto en su funcionamiento normal como en sus posibles anomalías o desviaciones— y describe, mediante verbos, la forma en que esos objetos interactúan entre sí. El resultado es lo que llamamos una red semántica: la estructura con la que representamos y comunicamos el modelo conceptual, antes de introducir ecuación alguna.
ID:2104
Estructura de los Grupos
Descripción
El primer paso consiste en analizar la descripción general del modelo e identificar los distintos aspectos que intervienen en el fenómeno y que deben ser representados. Cada uno de estos aspectos se organiza como un grupo, entendido como una unidad conceptual coherente que describe una parte específica del funcionamiento del modelo.
Cada grupo reúne los objetos o conceptos relevantes para ese aspecto y las relaciones o verbos que describen cómo interactúan, se modifican o dependen unos de otros. De esta manera, cada grupo constituye una parte de la red semántica del modelo, mientras que el conjunto de los grupos permite representar de forma estructurada su funcionamiento global.
La división en grupos facilita además separar mecanismos, condiciones, procesos y resultados que cumplen funciones diferentes dentro del modelo, manteniendo al mismo tiempo las relaciones que existen entre ellos. Los grupos no son, por tanto, componentes aislados: pueden compartir conceptos y establecer relaciones entre sí, formando conjuntamente una única representación semántica del fenómeno.
La imagen anterior ofrece una visión general de los distintos aspectos en que se ha estructurado el modelo. A continuación se presentan los grupos identificados, indicando para cada uno su título y una breve descripción del aspecto del modelo que representa.
Grupo 1: Grupo 1: Problema colectivo y rutas
Optimización colectiva de rutas y tareas.
Grupo 2: Grupo 2: Memoria feromonal y refuerzo
Feromona como memoria colectiva y refuerzo autocatalítico.
Grupo 3: Grupo 3: Elección y heurística local
Selección probabilística combina feromona y visibilidad.
Grupo 4: Grupo 4: Evaporación y óptimos locales
Olvido evita convergencia prematura.
Grupo 5: Grupo 5: Danza y reclutamiento
Calidad comunicada se amplifica no linealmente.
Grupo 6: Grupo 6: Exploración Lévy
Cola pesada genera pasos largos ocasionales.
Grupo 7: Grupo 7: Desempeño colectivo
Integra explotación y exploración para acercarse al óptimo.
ID:1202
Grupo 1: Grupo 1: Problema colectivo y rutas
Descripción
Optimización colectiva de rutas y tareas.
Pregunta clave: Problema colectivo y rutas
Optimización colectiva de rutas y tareas. Por eso este modelo, con esta resolución colectiva de un problema de optimización con la que se abrió, hace que esta misma colonia de hormigas converja, en consecuencia, hacia su propia ruta más corta mediante el refuerzo y la evaporación de su rastro de feromona, y que esta misma colonia de abejas dirija, en cambio, a la mayor parte de sus individuos hacia sus mejores fuentes mediante esa misma danza y esa misma amplificación no lineal, mientras que un vuelo de Lévy de cualquiera de esos individuos sigue, en consecuencia, explorando más allá de lo ya conocido por esa colonia. Esta misma colonia de insectos, exactamente esta misma colonia que ya establece otro modelo de este conjunto, resuelve, en general, de forma colectiva a propios problemas de optimización particulares que resultarían, en cambio, imposibles para un solo individuo de esa colonia, ya sea la propia búsqueda final de un camino más corto hacia una fuente de alimento o la propia distribución final de tareas entre los individuos de esa misma colonia. El algoritmo de colonia de hormigas formaliza, en cambio, cómo este mismo refuerzo autocatalítico final de un rastro de feromona que ya establece otro modelo de este conjunto lleva, en consecuencia, a esa misma colonia a converger hacia una propia ruta óptima particular: la propia probabilidad final de que un individuo de esa colonia siga a un tramo determinado de ese camino depende, en cambio, tanto de esta misma feromona acumulada que ya establece otro modelo de este conjunto como memoria colectiva de esa colonia, como de una propia heurística local particular basada en la visibilidad inmediata de ese individuo.
ID:5467
Grupo 2: Grupo 2: Memoria feromonal y refuerzo
Descripción
Feromona como memoria colectiva y refuerzo autocatalítico.
Pregunta clave: Memoria feromonal y refuerzo
Feromona como memoria colectiva y refuerzo autocatalítico. El algoritmo de colonia de hormigas formaliza, en cambio, cómo este mismo refuerzo autocatalítico final de un rastro de feromona que ya establece otro modelo de este conjunto lleva, en consecuencia, a esa misma colonia a converger hacia una propia ruta óptima particular: la propia probabilidad final de que un individuo de esa colonia siga a un tramo determinado de ese camino depende, en cambio, tanto de esta misma feromona acumulada que ya establece otro modelo de este conjunto como memoria colectiva de esa colonia, como de una propia heurística local particular basada en la visibilidad inmediata de ese individuo. Por eso este modelo, con esta resolución colectiva de un problema de optimización con la que se abrió, hace que esta misma colonia de hormigas converja, en consecuencia, hacia su propia ruta más corta mediante el refuerzo y la evaporación de su rastro de feromona, y que esta misma colonia de abejas dirija, en cambio, a la mayor parte de sus individuos hacia sus mejores fuentes mediante esa misma danza y esa misma amplificación no lineal, mientras que un vuelo de Lévy de cualquiera de esos individuos sigue, en consecuencia, explorando más allá de lo ya conocido por esa colonia. Que este rastro de feromona de ese camino acumule todavía más feromona hace que, en consecuencia, esa misma probabilidad final de que un individuo de esa colonia lo siga, en consecuencia, resulte también todavía mayor.
ID:5468
Grupo 3: Grupo 3: Elección y heurística local
Descripción
Selección probabilística combina feromona y visibilidad.
Pregunta clave: Elección y heurística local
Selección probabilística combina feromona y visibilidad. El algoritmo de colonia de hormigas formaliza, en cambio, cómo este mismo refuerzo autocatalítico final de un rastro de feromona que ya establece otro modelo de este conjunto lleva, en consecuencia, a esa misma colonia a converger hacia una propia ruta óptima particular: la propia probabilidad final de que un individuo de esa colonia siga a un tramo determinado de ese camino depende, en cambio, tanto de esta misma feromona acumulada que ya establece otro modelo de este conjunto como memoria colectiva de esa colonia, como de una propia heurística local particular basada en la visibilidad inmediata de ese individuo.
ID:5469
Grupo 4: Grupo 4: Evaporación y óptimos locales
Descripción
Olvido evita convergencia prematura.
Pregunta clave: Evaporación y óptimos locales
Olvido evita convergencia prematura. Esta misma evaporación final de ese rastro de feromona que ya establece otro modelo de este conjunto, en cambio, previene, en consecuencia, a una propia convergencia prematura particular de esa colonia hacia un óptimo solo local, impidiendo, en consecuencia, que un camino inicialmente favorecido por el azar se vuelva, en consecuencia, irreversible antes de que esa colonia explore a otras rutas todavía mejores. Por eso este modelo, con esta resolución colectiva de un problema de optimización con la que se abrió, hace que esta misma colonia de hormigas converja, en consecuencia, hacia su propia ruta más corta mediante el refuerzo y la evaporación de su rastro de feromona, y que esta misma colonia de abejas dirija, en cambio, a la mayor parte de sus individuos hacia sus mejores fuentes mediante esa misma danza y esa misma amplificación no lineal, mientras que un vuelo de Lévy de cualquiera de esos individuos sigue, en consecuencia, explorando más allá de lo ya conocido por esa colonia.
ID:5470
Grupo 5: Grupo 5: Danza y reclutamiento
Descripción
Calidad comunicada se amplifica no linealmente.
Pregunta clave: Danza y reclutamiento
Calidad comunicada se amplifica no linealmente. Una abeja melífera de esta misma colonia comunica, en cambio, la propia calidad final de una fuente de alimento mediante una propia danza particular, y este mismo reclutamiento final de esa colonia hacia esa fuente, en cambio, sigue a una propia ley de potencia particular marcadamente no lineal que amplifica, en consecuencia, a las diferencias de calidad entre distintas fuentes, dirigiendo, en consecuencia, a la mayor parte de esa colonia hacia las mejores fuentes disponibles. Que esta danza de esa abeja indique todavía una mayor calidad de esa fuente hace que, en consecuencia, este mismo reclutamiento final de esa colonia hacia ella, en consecuencia, resulte también todavía más desproporcionado a favor de esa fuente superior. Por eso este modelo, con esta resolución colectiva de un problema de optimización con la que se abrió, hace que esta misma colonia de hormigas converja, en consecuencia, hacia su propia ruta más corta mediante el refuerzo y la evaporación de su rastro de feromona, y que esta misma colonia de abejas dirija, en cambio, a la mayor parte de sus individuos hacia sus mejores fuentes mediante esa misma danza y esa misma amplificación no lineal, mientras que un vuelo de Lévy de cualquiera de esos individuos sigue, en consecuencia, explorando más allá de lo ya conocido por esa colonia.
ID:5471
Grupo 6: Grupo 6: Exploración Lévy
Descripción
Cola pesada genera pasos largos ocasionales.
Pregunta clave: Exploración Lévy
Cola pesada genera pasos largos ocasionales. Los vuelos de Lévy, en cambio, esta misma trayectoria de búsqueda particular de una abeja u otro insecto forrajero de esa colonia caracterizada por una propia distribución particular de longitudes de paso con una cola pesada, es decir, con una probabilidad no despreciable de dar, ocasionalmente, un paso mucho más largo que el resto, resultan, en consecuencia, óptimos para localizar a un recurso raro y disperso en el espacio.
ID:5472
Grupo 7: Grupo 7: Desempeño colectivo
Descripción
Integra explotación y exploración para acercarse al óptimo.
Pregunta clave: Desempeño colectivo
Integra explotación y exploración para acercarse al óptimo.
ID:5473