Dr. Jorge Alberto Soria Alcaraz
Departamento de Estudios Organizacionales,
División de Ciencias Económico-Administrativas,
Campus Guanajuato,
Universidad de Guanajuato

Los procesos de toma de decisión son los más complejos que realiza la mente humana, gracias a ellos podemos por ejemplo decidir que cenar a partir de los ingredientes que tengamos en el refrigerador o qué hacer ante un percance mientras conducimos, dichos procesos mentales son los que nos permiten tomar un curso de acción ante un contexto o situación particular.

El diseño de un algoritmo (conjunto de pasos para alcanzar un fin) o máquina con autonomía en la toma de decisión ante situaciones de rápida respuesta es objeto de estudio del área de búsqueda autónoma, parte de la inteligencia artificial y ésta a su vez de las ciencias de la computación.

Por lo que, simplificando el problema, uno de los puntos de vista de la búsqueda autónoma considera el Diseño de algoritmos capaces de elegir la mejor opción o herramienta a su disposición para realizar trabajo.

Entre los enfoques para la creación de algoritmos capaces de realizar una elección de herramientas es llamada enfoque Híper-heurístico de selección. Este enfoque inicialmente puede ser visto como metodologías automatizadas de selección o generación de herramientas para resolver problemas de cómputo. Y presenta varios componentes con propósitos bien definidos, las partes que componen a una Híper-heurística de selección son las siguientes:

En primer lugar, se encuentra el algoritmo de alto nivel, y es precisamente en esta parte donde se decide qué herramienta es la más apta para continuar el proceso de solución de un problema, también este algoritmo recibe información sobre los últimos cambios en el problema actual.

El segundo elemento se conoce como barrera de contexto, que se define como todos los mecanismos de comunicación entre el algoritmo de alto nivel y el problema a resolver.

En tercer lugar, las herramientas de solución, que se explican como un conjunto de instrumentos que reciben la señal (desde el algoritmo de alto nivel) para actuar o no directamente sobre el problema.

Y por último, el problema que determina la situación a resolver, el estado de solución del problema cambia un poco cada vez que una herramienta actúa sobre él, es por esto que el algoritmo de alto nivel debe percibir estos cambios y actuar en consecuencia.

La interrelación de estos componentes demuestra que el gran esfuerzo de configuración de este modelo se encuentra propiamente en el algoritmo de alto nivel, pues es el encargado de percibir cambios en la situación del problema para así determinar que nueva herramienta aplicar.

 

Fecha de publicación: 25 de enero de 2019.

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