Agente de búsqueda híbrido: algoritmos de hormigas y Dijkstra para rescate en entornos laberínticos

Las operaciones de búsqueda y rescate en ambientes desconocidos o colapsados son un caso difícil para la inteligencia artificial: el terreno es laberíntico, incierto y dinámico, y el tiempo de respuesta resulta crítico. Los vehículos aéreos no tripulados y los robots autónomos encajan en estos escenarios justamente porque pueden operar donde la presencia humana sería riesgosa.

Siguiendo el trabajo de Husain et al. (2022), este proyecto construye un agente que parte el problema en dos y usa una familia de algoritmos distinta para cada mitad. Los algoritmos de hormigas conducen la fase de exploración, donde el comportamiento colectivo del enjambre cubre terreno desconocido de forma eficiente. Una vez localizada la víctima, Dijkstra toma el control y calcula la ruta óptima de rescate: una respuesta determinista para un problema que ya no necesita búsqueda estocástica.

El resultado es un equilibrio entre exploración eficiente y planeamiento óptimo de rutas, con un modelo de cooperación entre agentes distribuidos que exploran, comunican y se reorganizan en una red de enlace entre la base y la víctima. Los experimentos muestran una reducción significativa en el tiempo de búsqueda y una mejor cobertura del entorno frente a agentes puramente heurísticos.