10 research outputs found
A Study on Multimemetic Estimation of Distribution Algorithms
PPSN 2014, LNCS 8672, pp. 322-331Multimemetic algorithms (MMAs) are memetic algorithms in which memes (interpreted as non-genetic expressions of problem solving
strategies) are explicitly represented and evolved alongside genotypes. This process is commonly approached using the standard genetic
procedures of recombination and mutation to manipulate directly information at the memetic level. We consider an alternative approach
based on the use of estimation of distribution algorithms to carry on this self-adaptive memetic optimization process. We study the application of
different EDAs to this end, and provide an extensive experimental evaluation. It is shown that elitism is essential to achieve top performance, and that elitist versions of multimemetic EDAs using bivariate probabilistic
models are capable of outperforming genetic MMAs.This work is partially supported by MICINN project
ANYSELF (TIN2011-28627-C04-01), by Junta de AndalucÃa project DNEMESIS (P10-TIC-6083) and by Universidad de Málaga, Campus de Excelencia Internacional AndalucÃa Tech
Algoritmos Meméticos con Propiedades Self-* para la Optimización de Problemas Complejos
Las propiedades self-* de un sistema son aquellas que le permiten controlar de forma autónoma diferentes aspectos de su funcionamiento. En esta tesis doctoral se estudia el diseño y desarrollo de algoritmos meméticos con propiedades self-* a partir de una clase de algoritmo multimemético (MMA) con estructura espacial. En este MMA la población se dispone conforme a una cierta topologÃa que permite restringir las interacciones entre los individuos, y en él los memes se definen como reglas de reescritura. Estos memes están sujetos a un proceso evolutivo propio similar al de la evolución genética mediante el cual pueden variar su estructura y complejidad, auto-optimizando de esta forma el proceso de búsqueda local. En este contexto se estudia la propagación y difusión de los memes a través de la población, proceso en el que la calidad de estos últimos solo se percibe indirectamente por el efecto que producen sobre los genotipos.
Considerando el modelo teórico anterior como sustrato se incorporan caracterÃsticas adicionales al MMA. Por un lado se crean algoritmos hÃbridos con el uso de modelos probabilÃsticos para la generación de la descendencia utilizando algoritmos de estimación de distribuciones (EDAs) y por otro, se consideran MMAs basados en islas. Este último modelo distribuido es objeto de un estudio más detallado, analizándose cómo afecta a su funcionamiento la utilización de diferentes polÃticas de migración de individuos entre nodos y el impacto que sobre el rendimiento de los mismos tiene la inestabilidad del entorno donde se ejecutan. Para ello se diseñan mecanismos de tolerancia a fallos y se estudia la utilización de redes complejas como topologÃa de interconexión de los nodos. Asimismo, se proporciona al algoritmo la capacidad de escalabilidad automática mediante técnicas de auto-equilibrado de la carga, de forma tal que el propio MMA sea capaz, por sà mismo y sin necesidad de recurrir a un control central, de auto-adaptarse a la volatilidad del entorno. Finalmente se incorporan procedimientos de auto-reparación para compensar el deterioro producido por dicha inestabilidad: (i) auto-muestreo a través de un modelo probabilÃstico dinámico sobre las poblaciones de los nodos y (ii) auto-adaptación de la topologÃa de interconexión a medida que diferentes nodos de cómputo entran o abandonan el sistema.
Los experimentos realizados permiten concluir que la auto-adaptación de los memes contribuye a mejorar el rendimiento del MMA, asà como que los modelos hÃbridos que utilizan EDAs proporcionan resultados notables, preferentemente los basados en distribuciones bivariadas. Con respecto al modelo de islas, las polÃticas de migración relativas a la selección de los migrantes o la estrategia de reemplazo de estos en la isla receptora son determinantes. Asimismo, las estrategias de gestión de fallos basadas en puntos de restauración mitigan la degradación del rendimiento conforme la red se vuelve más volátil, si bien conllevan sobrecargas computacionales. Como alternativa, la incorporación de propiedades self-* tales como el auto-equilibrado de la carga, el auto-muestreo probabilÃstico o la auto-adaptación de la topologÃa de la red, tiene un impacto claramente positivo en el sistema, limitando su degradación en escenarios altamente inestables
A takeover time-driven adaptive evolutionary algorithm for mobile user tracking in pre-5G cellular networks
Cellular networks are one of today’s most popular means of communication. This fact has made the mobile phone industry subject to a huge scientific and economic competition, where the quality of service is key. Such a quality is measured on the basis of reliability, speed and accuracy when delivering a service to a user no matter his location or behaviour are. This fact has placed the users’ tracking process among the most difficult and determining issues in cellular network design. In this paper, we present an adaptive bi-phased evolutionary algorithm based on the takeover time to solve this problem. The proposal is thoroughly assessed by tackling twenty-five real-world instances of different sizes. Twenty-eight of the state-of-the-art techniques devised to address the users’ mobility problem have been taken as the comparison basis, and several statistical tests have been also conducted. Experiments have demonstrated that our solver outperforms most of the top-ranked algorithms.This research is partially funded by the Universidad de Málaga, ConsejerÃa de EconomÃa y Conocimiento de la Junta de AndalucÃa and FEDER under grant number UMA18-FEDERJA-003 (PRECOG); MCIN/AEI/10.13039/501100011033 under grant number PID 2020-116727RB-I00 (HUmove) and under TAILOR ICT-48 Network (No952215) funded by EU Horizon 2020 research and innovation programme. Funding for open access charge is supported by the Universidad de Málaga/CBUA. The views expressed are purely those of the writer and may not in any circumstances be regarded
as stating an official position of the European Commission. We also acknowledge that some instances studied in our work were previously inspired from the CRAWDAD dataset spitz/cellular. The authors would like also to address special thanks to Mrs Malika Belaifa and Mrs Zeineb Dahi for their help in creating the realistic problem benchmarks
Novel Memetic Computing Structures for Continuous Optimisation
This thesis studies a class of optimisation algorithms, namely Memetic Computing Structures, and proposes a novel set of promising algorithms that move the first step towards an implementation for the automatic generation of optimisation algorithms for continuous domains. This thesis after a thorough review of local search algorithms and popular meta-heuristics, focuses on Memetic Computing in terms of algorithm structures and design philosophy. In particular, most of the design carried out during my doctoral studies is inspired by the lex parsimoniae, aka Ockham’s Razor. It has been shown how simple algorithms, when well implemented can outperform complex implementations. In order to achieve this aim, the design is always carried out by attempting to identify the role of each algorithmic component/operator. In this thesis, on the basis of this logic, a set of variants of a recently proposed algorithms are presented. Subsequently a novel memetic structure, namely Parallel Memetic Structure is proposed and tested against modern algorithms representing the state of the art in optimisation. Furthermore, an initial prototype of an automatic design platform is also included. This prototype performs an analysis on separability of the optimisation problem and, on the basis of the analysis results, designs some parts of the parallel structure. Promising results are included. Finally, an investigation of the correlation among the variables and problem dimensionality has been performed. An extremely interesting finding of this thesis work is that the degree of correlation among the variables decreases when the dimensionality increases. As a direct consequence of this fact, large scale problems are to some extent easier to handle than problems in low dimensionality since, due to the lack of correlation among the variables, they can effectively be tackled by an algorithm that performs moves along the axes
Algoritmos meméticos para la resolución de problemas combinatorios de satisfacción con restricciones y con simetrÃas
Dicho análisis incluye un estudio del empleo de diferentes arquitecturas cooperativas que utilizan un variado número de algoritmos metaheurÃsticos e hÃbridos, apoyándonos en métodos estadÃsticos propuestos para la evaluación de este tipo de algoritmos.Este trabajo se enfoca en la resolución de problemas complejos de optimización, principalmente con el objetivo de prestar atención al modelado y ajuste de diversas técnicas metaheurÃsticas con el fin de resolver problemas de optimización con simetrÃas. La principal motivación para el desarrollo de esta investigación ha sido presentar una metodologÃa que reúna las lÃneas principales que se deben seguir al momento de abordar este tipo de problemas. Es por ello que hemos utilizado un enfoque incremental de corte integrativo que involucre aspectos relacionados con la construcción o aplicación de modelos adecuados para la representación de los problemas objeto de estudio, considerando diferentes formas de representación enmarcados en la teorÃa de la dualidad, e intentando emplear algún mecanismo que permita reducir el paisaje de búsqueda (esto es, ruptura de simetrÃas). Se ha empleado un esquema de colaboración utilizando diferentes modelos de arquitectura, asà como algoritmos hÃbridos evolutivos con diferentes métodos de búsqueda local. Además, consideraremos la utilización de un enfoque colaborativo entre las metaheurÃsticas propuestas a través de la definición de topologÃas de comunicación entre los diferentes componentes que participan en dicho esquema. Este enfoque propuesto se engloba dentro del paradigma de los algoritmos meméticos y ha sido validado empÃricamente por medio dos problemas de optimización combinatoria que presentan un alto grado de complejidad, cuyos espacios de búsqueda son ricos en lo que se refiere a presencia de estados simétricos, y que han sido tradicionalmente formulados y resueltos por medio de técnicas de programación lineal entera (ILP) y programación con restricciones (CP). A tal fin, se presenta un extenso análisis de los resultados obtenidos con el fin de validar la adecuación y la eficacia de las técnicas metaheurÃsticas propuestas
Task Allocation in Foraging Robot Swarms:The Role of Information Sharing
Autonomous task allocation is a desirable feature of robot swarms that collect and deliver items in scenarios where congestion, caused by accumulated items or robots, can temporarily interfere with swarm behaviour. In such settings, self-regulation of workforce can prevent unnecessary energy consumption. We explore two types of self-regulation: non-social, where robots become idle upon experiencing congestion, and social, where robots broadcast information about congestion to their team mates in order to socially inhibit foraging. We show that while both types of self-regulation can lead to improved energy efficiency and increase the amount of resource collected, the speed with which information about congestion flows through a swarm affects the scalability of these algorithms
Music in Evolution and Evolution in Music
Music in Evolution and Evolution in Music by Steven Jan is a comprehensive account of the relationships between evolutionary theory and music. Examining the ‘evolutionary algorithm’ that drives biological and musical-cultural evolution, the book provides a distinctive commentary on how musicality and music can shed light on our understanding of Darwin’s famous theory, and vice-versa.
Comprised of seven chapters, with several musical examples, figures and definitions of terms, this original and accessible book is a valuable resource for anyone interested in the relationships between music and evolutionary thought. Jan guides the reader through key evolutionary ideas and the development of human musicality, before exploring cultural evolution, evolutionary ideas in musical scholarship, animal vocalisations, music generated through technology, and the nature of consciousness as an evolutionary phenomenon.
A unique examination of how evolutionary thought intersects with music, Music in Evolution and Evolution in Music is essential to our understanding of how and why music arose in our species and why it is such a significant presence in our lives