An Agent-Based Model of Follow-the-leader Search Using Multiple Leaders
Garzón, M., Alvarez-Pomar, L., & Rojas-Galeano, S. (2023). An agent-based model of follow-the-leader search using multiple leaders. En L. Di Gaspero, A. Schaerf, T. Stützle y M. Birattari (Eds.), Metaheuristics International Conference (MIC 2022) (Lecture Notes in Computer Science, Vol. 13838, pp. 499–505). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-26504-4_39
Este artículo presenta un modelo basado en agentes denominado FLW, diseñado para resolver problemas de optimización matemática mediante el comportamiento de enjambres. El sistema organiza a los agentes en tres roles distintos —líderes, seguidores y caminantes— para equilibrar la búsqueda minuciosa en áreas prometedoras con la exploración aleatoria del espacio. A diferencia de otros métodos, esta propuesta utiliza múltiples líderes con grupos de seguidores independientes, evitando que el algoritmo se detenga prematuramente en soluciones subóptimas. Los autores implementaron el modelo en el lenguaje NetLogo y validaron su eficacia utilizando un conjunto de catorce funciones de prueba estándar. Los resultados demuestran que la configuración de múltiples líderes junto con mecanismos de elitismo es significativamente más rápida y exitosa que las versiones tradicionales de un solo líder. Finalmente, el estudio concluye que esta estrategia de cooperación y competencia entre subgrupos mejora la robustez del algoritmo frente a problemas de alta complejidad.
