Desarrollo de un algoritmo híbrido PS-ABC para la resolución del problema de la mochila

Resumen

El Problema de la Mochila es un problema de optimización combinatoria caracterizado por ser complejo en términos computacionales. El objetivo del presente estudio fue el desarrollo de un algoritmo híbrido que combine las ventajas de los algoritmos Colonia Artificial de Abejas y Optimización de Enjambre de Partículas compensando sus limitaciones individuales.  El algoritmo Colonia Artificial de Abejas es de lenta convergencia por su baja capacidad de explotación, en contraste, el algoritmo Optimización de Enjambre de Partículas tiende a una prematura convergencia en óptimos locales por su baja exploración. La propuesta presenta ambos enfoques en un algoritmo híbrido entre Optimización de Enjambre de Partículas-Colonia Artificial de Abejas que combina la capacidad de exploración del algoritmo Colonia Artificial de Abejas con la explotación de la Optimización de Enjambre de Partículas buscando equilibrar la diversidad y consistencia en la estimación de soluciones.  La eficacia del algoritmo híbrido se evaluó aplicando a instancias de prueba estándar.  Los resultados obtenidos demuestran que el algoritmo híbrido alcanza un mejor desempeño en términos de mejor valor y velocidad de procesamiento en comparación con las versiones base de los algoritmos Optimización de Enjambre de Partículas y Colonia Artificial de Abejas, logrando valores más cercanos al óptimo. El algoritmo híbrido propuesto se presenta como una alternativa prometedora para aproximar problemas combinatorios complejos, entregando un balance entre exploración y explotación.