INVERSIÓN DE DATOS DE MÉTODOS POTENCIALES A TRAVÉS DE UN ALGORITMO DE OPTIMIZACIÓN POR ENJAMBRE DE PARTÍCULAS LIBRE DE PARÁMETROS
El algoritmo de Optimización por Enjambre de Partículas (PSO) es una metaheurística bioinspirada basada en poblaciones, útil para invertir datos geofísicos, que explora la función objetivo en busca del óptimo global. Esta búsqueda se lleva a cabo empleando únicamente el problema directo y su comportamiento depende de parámetros controladores que influyen directamente en el balance entre exploración y explotación, por lo que su elección no es trivial, ya que puede conducir a resultados erróneos.
Dada la dependencia del PSO a estos parámetros y a resultados de análisis que los involucran, ha surgido la idea de plantear una estrategia en la que no sea necesario introducirlos. En este trabajo se propone el uso de un algoritmo PSO modificado que no requiere de la selección de parámetros controladores para invertir datos de anomalías de campos potenciales, empleando un poliedro irregular con caras triangulares para reproducir la geometría de las fuentes de anomalía. Los resultados en experimentos numéricos con datos sintéticos han sido satisfactorios, validando el método propuesto y han servido para evaluar sus ventajas, desventajas y aplicabilidad en datos reales.