Algoritmo de recocido simulado generalizado para Matlab

Abstract

espanolMuchos problemas en fisica, matematicas e ingenieria, demandan la determinacion del optimo global de funciones multidimensionales. El recocido simulado es un metodo metaheuristico que tiene por objeto dar solucion a problemas de optimizacion global. Existen tres tipos de recocido simulado: i) recocido simulado clasico; ii) recocido simulado rapido y iii) recocido simulado generalizado. De entre estos, el recocido simulado generalizado es demostradamente el mas eficiente. Matlab, uno de los softwares mas ampliamente usados en simulacion numerica y programacion cientifica, dispone de una caja de herramientas con funciones basadas tanto en metodos deterministicos como estocasticos capaces de resolver una gran cantidad de problemas de optimizacion. En este articulo se describio el metodo de recocido simulado generalizado, se elaboro la funcion GSA que alberga este metodo y se aplico en algunos problemas matematicos que permitieron evaluar la eficiencia de GSA respecto de algunas funciones de optimizacion de Matlab. Como resultado, se obtuvo que la funcion GSA no solo consigue ser efectiva en su convergencia al optimo global sino que, ademas, lo hace con rapidez. Asi mismo se observo que, en lineas generales, GSA fue mas eficiente que las funciones con las que fue comparada. Por tanto, puede concluirse que la funcion GSA es en una alternativa novedosa y efectiva para el abordaje de problemas de optimizacion utilizando Matlab. EnglishMany problems in biology, physics, mathematics, and engineering, demand the determination of the global optimum of multidimensional functions. Simulated annealing is a meta-heuristic method that solves global optimization problems. There are three types of simulated annealing: i) classical simulated annealing; ii) fast simulated annealing and iii) generalized simulated annealing. Among them, generalized simulated annealing is the most efficient. Matlab is one of the most widely software used in numeric simulation and scientific computation. Matlab optimization toolbox provides a variety of functions able to solve many complex problems. In this article, the generalized simulated annealing method was described, the GSA function that contains this method was applied to some mathematical problems were solved in order to evaluate the efficiency of GSA with respect to some of Matlab optimization functions. As a result, it was found that the GSA function not only manages to be effective in its convergence to the global optimum but also it does so quickly. Likewise, it was observed that, in general terms, GSA was more efficient than the functions with which it was compared. Therefore, it can be concluded that the GSA function is a novel and effective alternative for addressing optimization problems using Matlab.