sistema inmune artificial para problemas de optimización, contol y

SISTEMA INMUNE ARTIFICIAL PARA RESOLVER EL PROBLEMA
DEL VIAJANTE DE COMERCIO (TSP)
CORREA VILLALÓN CRISTIÁN JOSÉ
INTRODUCCIÓN
El sistema inmune biológico es un mecanismo de
defensa elaborado que ha evolucionado por millones
de años a través del rediseño extensivo, pruebas,
ajustes y procesos de optimización [6].
Parte de la protección del los organismos contra los
agentes patógenos se deben a mecanismos no
inmunológicos inespecíficos tales como la piel, las
lagrimas, el sistema mucociliar respiratorio, la orina,
las secreciones de las glándulas sebáceas y salivales,
las enzimas, las secreciones digestivas y el pH.
Los mecanismos de defensa específicos actúan a
través de células capaces de unirse, ingerir y destruir
a los agentes extraños. También incluye la actividad
de los anticuerpos, moléculas de proteínas con una
arquitectura particular, elaboradas por linfocitos ante
la presencia de agentes infecciosos, y cuya actividad
los neutraliza de manera específica. Una vez creados
los anticuerpos, estos prevalecen en el organismo e
impiden el resurgimiento futuro del patógeno. Esta
condición se denomina inmunidad y pude ser
inducida artificial mente, mediante sueros, toxoides y
vacunas.
El SI proporciona un ejemplo de un sistema de
información adaptable. El SI exhibe muchas
propiedades que nos gustaría incorporar en los
sistemas del artificiales: Es diverso, distribuido,
tolerante a errores, dinámico, auto gestable y
adaptable [3][4]. Estas propiedades dan el SI ciertas
características importantes que la mayoría los
sistemas artificiales de hoy las carecen: robustez,
adaptabilidad y autonomía, esto nos da la oportunidad
de diseñar algoritmos que lo emulen para la
resolución de problemas de optimización, predicción
y control.
El sistema inmune artificial (SIA) es una heurística de
Inteligencia Artificial relativamente joven ya que su
aparición fue aproximadamente a mediados de los
80’s, un que en los últimos 5 años a sido de gran
interés para los investigadores en ciencias
computacionales [1][2].
El SIA se define de la siguiente manera:
“SIA son sistemas adaptables inspirados por la
inmunología teórica y las funciones inmunes
observadas, principios y modelos que se aplican a
dominios de problemas complejos” [7]
Problema de Viajante de comercio.
Consiste en hallar un recorrido por n ciudades, sin
pasar dos veces por la misma ciudad, que minimice la
distancia total recorrida. En este caso, el problema de
búsqueda consiste en encontrar el recorrido óptimo,
por lo que, desde el principio, está formulado como
un problema de optimización [8]. Dado que cada
ciudad se puede visitar una sola vez, se trata de un
problema de optimización combinatoria; las
soluciones posibles están situadas en el espacio de
todas las permutaciones del conjunto de ciudades [8].
Si denominamos a las ciudades con letras
mayúsculas, A, B, ...; una solución posible podría ser
ABDEFC, y otra BDFECA. Cada una de estas
soluciones tiene una puntuación, que sería la cantidad
total de kilómetros recorridos; evidentemente habrá
una cuyo kilometraje sea menor o igual que todas las
otras soluciones.
OBJETIVOS
El objetivo general de la investigación es adaptar el
SIA a problemas de optimización, control y
predicción más específicamente al problema de
Viajante de Comercio (TSP). Es también parte del
objetivo de la investigación crear un modelo para
aplicarlo a diferentes problemas NP-Completos.
MATERIALES Y MÉTODOS
La investigación es de tipo empírica y teórica.
Se analizará el funcionamiento del SI con expertos en
el tema y así conocerlo más afondo y analizar nuevas
propuestas. Se realizarán algoritmos con los cuales se
experimentará y los resultados serán comparados con
los ya existentes.
RESULTADOS
Hasta el momento solo se ha hecho la búsqueda de
bibliografía y la revisión de la misma.
CONCLUSIONES
BIBLIOGRAFÍA
[1] Stephanie Forrest and Steven A. Hofmeyr
John Holland’s Invisible Hand: An Artificial Immune
System, 1997.
[2] Justin Balthrop, Sthephanie Forrest, Fernando
Esponda, Maltew Glickman Coverage and
Generalitation in an ]Artificial Immune System,
2002.
[3] Steven A. Hofmeyr and Stephanie Forrest.
Immunity by Design: An Artificial Immune System,
1997.
[4] Patrik D’haeseleer, Stephanie Forrest, Paul
Helman.
An Immunological Approach to Change Detection:
Algorithms, Analysis and Implications, 1995.
[5] Dennis L. Chao and S. Forrest.
Information Immune System,1994.
[6] Leandro Nunes de Castro
Engineering Applications of Artificial Immune
Systems, 1996
[7] Jon Timmis.
An Introduction to Artificial Immune Systems, 2004.
[8] Jose Luis Gonzalez, Roger Z. Rios
Investigación de Operaciones en Acción. Aplicación
del Tsp en Problemas de manufactura y logística,
1999.