Los métodos computacionales bioinspirados han ganado popularidad recientemente. Estos métodos imitan el comportamiento aparentemente complejo de los organismos para abordar problemas difíciles y, a menudo, abrumadores. Por ejemplo, los algoritmos se han inspirado en los patrones de vuelo de las abejas en busca de néctar, las estrategias de búsqueda social de alimento de las hormigas, los murmullos evasivos de aves y peces, e incluso los patrones de crecimiento de los mohos mucilaginosos. Al modelar matemáticamente estos procesos naturales, los investigadores pueden desarrollar soluciones innovadoras para desafíos complejos.
Un trabajo publicado en el International Journal of Bio-Inspired Computation se ha centrado en las luciérnagas y en cómo buscan a las más brillantes para abordar el clásico problema de la mochila. Este problema implica tomar decisiones óptimas sobre la asignación de recursos bajo restricciones específicas. Utilizando el algoritmo de la luciérnaga, los investigadores han explorado cómo este comportamiento natural podría utilizarse para guiar la toma de decisiones en los sistemas financieros modernos.
Las técnicas de optimización convencionales, como la programación dinámica, suelen tener dificultades con la escala y la volatilidad de las finanzas reales. Cuando es necesario equilibrar objetivos como la rentabilidad, el cumplimiento normativo y las consideraciones éticas, estos métodos suelen ser insuficientes.
Inspirado en la atracción de la luciérnaga por individuos más brillantes, el algoritmo de la luciérnaga proporciona una estrategia adaptativa que permite explorar y explotar soluciones potenciales, incluso en entornos complejos y dinámicos. La integración del aprendizaje automático facilita el manejo de datos ruidosos y en rápida evolución, características ambas de los mercados financieros.
Los investigadores utilizaron específicamente el algoritmo Firefly de patrón de búsqueda dual (DSPFA), que combina distribuciones gaussianas con vuelos de Lévy. Este enfoque matemático modela tanto pequeños ajustes incrementales como grandes saltos poco frecuentes. Esto permite que el algoritmo se adapte en tiempo real a las condiciones financieras cambiantes. Puede equilibrar dinámicamente el riesgo y la rentabilidad, a la vez que considera consideraciones ambientales, sociales y de gobernanza.
Las simulaciones demostraron que este enfoque puede gestionar eficazmente diversas restricciones, como límites de liquidez y requisitos regulatorios. Al mismo tiempo, mantiene la eficiencia computacional y genera decisiones relativamente fáciles de auditar.
Fuente: Tech Xplore.
