MODIFIED ESSA: UNA VERSIÓN MODIFICADA DEL ALGORITMO METAHEURÍSTICO ESCAPE STRATEGIES ALGORITHM (ESSA) UN ESTUDIO COMPARATIVO EN FUNCIONES REALES

El algoritmo metaheurístico de optimización global Escape Strategies Algorithm (ESSA) es un algoritmo bio-inspirado que utiliza inteligencia de enjambre para la optimización de problemas de variable real propuesto en 2016, el cual fue probado en funciones reales no restringidas demostrando características prometedoras para la optimización en variables continuas.

El presente estudio propone una versión modificada de la metaheurística Escape Strategies Algorithm (ESSA) llamada MODIFIED ESSA. Se introducen cambios en las funciones de inicialización de las partículas así como nuevas dinámicas en la actualización de estas; además, se introducen nuevos operadores en la metaheurística. Se realiza la comparación de la calidad de las soluciones ofrecidas por la nueva versión del algoritmo en relación con la versión original de la metaheurística para un tiempo computacional estándar. Esta comparación se realiza utilizando funciones reales no restringidas no lineales como función objetivo. El conjunto de funciones de prueba contiene funciones convexas y no convexas, así como funciones unimodales y multimodales con el propósito de probar las soluciones del algoritmo en escenarios diversos.