Propuesta y validación de un algoritmo Simulated annealing modificado para la solución de problemas de optimización

ResumenDurante las últimas décadas, los métodos de optimización heurísticos basados en imitar procesos naturales, biológicos, sociales o culturales a nivel computacional han despertado el interés de la comunidad científica debido a su capacidad para explorar eficientemente espacios de soluciones multimodales y multidimensionales. A pesar de todos los trabajos publicados en la literatura internacional, la mayoría de los algoritmos heurísticos todavía presentan baja precisión y exactitud. En este contexto, se propone y se valida un algoritmo Simulated annealing modificado (ASAM) para la solución de problemas de optimización. La evaluación del desempeño se realizó en funciones de pruebas (benchmark functions) con y sin restricciones reportadas en la literatura internacional y en problemas prácticos de diseño en ingeniería civil. En todos los casos analizados ASAM obtuvo iguales o mejores resultados que los reportados por otros autores, ilustrando la aplicabilidad del algoritmo propuesto.

Over the last decades, heuristic optimization methods based on imitating natural, biological, social or cultural processes on a computational level have aroused the interest of the scientific community due to their ability to effectively explore multimodal and multidimensional solution spaces. Despite all the papers published in the international literature, most heuristic algorithms still have low precision and accuracy. In this context, a modified Simulated annealing algorithm (MSAA) is proposed and validated for solving optimization problems. Performance evaluation was performed on test functions (benchmark functions) with and without restrictions reported in the international literature and practical design problems in civil engineering. In all cases analyzed MSAA obtained equal or better results than those reported by other authors, illustrating the applicability of the proposed algorithm.