Transparencias del trabajo presentado en el congreso de metaheurísticas, algoritmos evolutivos y bioinspirados (MAEB 09)

1. Lourdes Araujo UNED
Juan J. Merelo Guervós Univ. de Granada
Francisco Fernández de Vega Univ. de
Extremadura

2. Motivación
 Modelo de islas mejora secuencial
 Modelos asíncronos mejores
 Poblaciones asíncronas
 Ventajas de la diversidad

3. Hipótesis
 Intercambiar los mejores individuos no
siempre es lo mejor
Población 1 Población 2

4. Hipótesis
?
? ?
?
?
?

5. Hipótesis

6. Hipótesis
 Simultáneamente:
Calidad
Diversidad

7. Criterios de intercambio de
individuos
El más diferente de la población

destino
 El más diferente de la población destino
elegido entre una élite

8. ¿Cuál es el más diferente
de toda la población
destino?
Representación de la población:
 El mejor
 La secuencia consenso

9. Secuencia consenso
Compuesta por los alelos más frecuentes
para cada posición del genotipo.
10111001100010110
01110010110001011
00111100001010111
SC: 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1

10. Nuestro modelo
Representación G2 del genotipo
G3
P1 P2
G1
“bastante”
diferente “bastante”
Pn P3
de G2 diferente
de G3

11. La implementación
 Cromosomas: cadenas binarias de
longitud fija
Cruce: bipunto

Mutación: bit a bit

Implementación en Perl

Escenario paralelo simulado


12. Problemas de estudio
P-Peaks:
1
x= max { N −d H   , Peak i  }
f P− peaks  x
N i≤i≤ p
P=100, N=64
wP-Peaks:
1
x= max { w i N −d H  , Peak i  }
f w P− peaks  x
N i≤i≤ p
w1=1.0, wi≠1=0.99
P=10, N=50

13. Problemas de estudio
MMDP:
k
∑
f s fitness s
MMDP  = i
i=1
fitnesssi(0) = 1.0 fitnesssi (1) = 0.0
fitnesssi (2) = 0.360384 fitnesssi (3) = 0.640576
fitnesssi (4) = 0.360384 fitnesssi (5) = 0.0
fitnesssi (6) = 1.0
k=20

14. Resultados: P-Peaks

15. Resultados: wP-Peaks

16. Resultados: MMDP

17. Entropía: best

18. Entropía: multikulti-elite

19. Entropía: medias

20. Conclusions
 La diversidad mejora los resultados
siempre y cuando el individuo tenga
suficiente calidad
 El estudio de entropía muestra una
mejora real en la diversidad
 Tanto el mejor individuo como la
secuencia consenso representan
adeacuadamente la población

21. Trabajos futuros
 Implementación paralela
 Estudio de otros parámetros: número de
nodos, individuos enviados, etc.
 Estudio de otros problemas

22. Gracias !
Preguntas?