Algoritmo de Estructura Cristalina (CryStAl): Un Método de Optimización Metaheurístico

Las metaheurísticas son procedimientos computacionales que dirigen inteligentemente el proceso de búsqueda a través de la exploración eficiente del espacio de búsqueda asociado con un problema de optimización. Con el brote progresivo de problemas con grandes conjuntos de datos en varios campos, existe una búsqueda continua para mejorar los algoritmos metaheurísticos existentes, así como para desarrollar nuevos con mayor precisión y eficiencia. En general, un algoritmo metaheurístico potente y eficiente se basa en una rica fuente de inspiración, implementada de manera efectiva a través de un modelo matemático preciso. Con el objetivo de desarrollar un algoritmo de optimización altamente eficiente inspirado en la naturaleza, aquí proponemos una nueva metaheurística llamada Algoritmo de Estructura Cristalina (CryStAl). Este método está principalmente inspirado en los principios subyacentes a la formación de estructuras cristalinas a partir de la adición de la base a los puntos de la red, que es un fenómeno natural que se puede observar en la disposición simétrica de los constituyentes (es decir, átomos, moléculas o iones) en minerales cristalinos como el cuarzo. Se utilizan un total de 239 funciones matemáticas que se categorizan en cuatro grupos diferentes para evaluar el rendimiento global del método propuesto. Para validar los resultados de este nuevo algoritmo, se seleccionan 12 diferentes algoritmos metaheurísticos clásicos y modernos de la literatura. Se calculan y presentan los valores mínimos, medios y de desviación estándar junto con el número de evaluaciones de funciones para CryStAl y las otras metaheurísticas para una tolerancia específica. Los resultados obtenidos, respaldados además por un análisis estadístico completo, demostraron que el algoritmo propuesto es capaz de proporcionar resultados muy competitivos, superando a las otras metaheurísticas en la mayoría de los casos.