PasMoQAP: A Parallel Asynchronous Memetic Algorithm for solving the Multi-Objective Quadratic Assignment Problem

Multi-Objective Optimization Problems (MOPs) have attracted growing attention during the last decades. Multi-Objective Evolutionary Algorithms (MOEAs) have been extensively used to address MOPs because are able to approximate a set of non-dominated high-quality solutions. The Multi-Objective Quadratic Assignment Problem (mQAP) is a MOP. The mQAP is a generalization of the classical QAP which has been extensively studied, and used in several real-life applications. The mQAP is defined as having as input several flows between the facilities which generate multiple cost functions that must be optimized simultaneously. In this study, we propose PasMoQAP, a parallel asynchronous memetic algorithm to solve the Multi-Objective Quadratic Assignment Problem. PasMoQAP is based on an island model that structures the population by creating sub-populations. The memetic algorithm on each island individually evolve a reduced population of solutions, and they asynchronously cooperate by sending selected solutions to the neighboring islands. The experimental results show that our approach significatively outperforms all the island-based variants of the multi-objective evolutionary algorithm NSGA-II. We show that PasMoQAP is a suitable alternative to solve the Multi-Objective Quadratic Assignment Problem.Comment: 8 pages, 3 figures, 2 tables. Accepted at Conference on Evolutionary Computation 2017 (CEC 2017

Estrategias de planificación para datos y procesos en computación Grid: estado del arte

La distribución y la naturaleza compartida y heterogénea de la computación grid, hace que su objetivo de ofrecer aplicaciones con poder computacional colectivo, sea un gran reto. El objetivo es presentar el resultado de una investigación sistemática sobre aspectos teóricos de las temáticas que convergen en el diseño y desarrollo de planificadores de datos y procesos en computación grid. Se tomó como referente la metodología planteada para desarrollo de estados de arte, que cuenta con dos fases principales: heurística y hermenéutica. En el proceso se analizaron los fundamentos teóricos, tales como: la arquitectura, las etapas que conforman el proceso realizado por parte de un planificador grid y los tipos de planificación existentes, todo ello con el objeto de abordar los diferentes modelos y enfoques computacionales, heurísticos y meta heurísticos que permiten un funcionamiento eficiente y eficaz de manera óptima de los planificadores grid, permitiendo mitigaren cierto grado los problemas presentados en la planificación grid. La optimización de la planificación de recursos grid, es un área que se encuentra en desarrollo, dado que las problemáticas principales como: demora en la planificación y el proceso de optimización, están aún en etapa de desarrollo

A Study on Dominance-Based Local Search Approaches for Multiobjective Combinatorial Optimization

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