Elephant Search with Deep Learning for Microarray Data Analysis

Even though there is a plethora of research in Microarray gene expression data analysis, still, it poses challenges for researchers to effectively and efficiently analyze the large yet complex expression of genes. The feature (gene) selection method is of paramount importance for understanding the differences in biological and non-biological variation between samples. In order to address this problem, a novel elephant search (ES) based optimization is proposed to select best gene expressions from the large volume of microarray data. Further, a promising machine learning method is envisioned to leverage such high dimensional and complex microarray dataset for extracting hidden patterns inside to make a meaningful prediction and most accurate classification. In particular, stochastic gradient descent based Deep learning (DL) with softmax activation function is then used on the reduced features (genes) for better classification of different samples according to their gene expression levels. The experiments are carried out on nine most popular Cancer microarray gene selection datasets, obtained from UCI machine learning repository. The empirical results obtained by the proposed elephant search based deep learning (ESDL) approach are compared with most recent published article for its suitability in future Bioinformatics research.Comment: 12 pages, 5 Tabl

A novel improved elephant herding optimization for path planning of a mobile robot

Swarm intelligence algorithms have been in recent years one of the most used tools for planning the trajectory of a mobile robot. Researchers are applying those algorithms to find the optimal path, which reduces the time required to perform a task by the mobile robot. In this paper, we propose a new method based on the grey wolf optimizer algorithm (GWO) and the improved elephant herding optimization algorithm (IEHO) for planning the optimal trajectory of a mobile robot. The proposed solution consists of developing an IEHO algorithm by improving the basic EHO algorithm and then hybridizing it with the GWO algorithm to take advantage of the exploration and exploitation capabilities of both algorithms. The comparison of the IEHO-GWO hybrid proposed in this work with the GWO, EHO, and cuckoo-search (CS) algorithms via simulation shows its effectiveness in finding an optimal trajectory by avoiding obstacles around the mobile robot

Enhancing Network Lifetime in Wireless Sensor Networks Adopting Elephant Swarm Optimization

Enhancing the lifetime of wireless sensor networks had baffled researchers for quite some time now. The authors of this research manuscript draw inspiration from the behavior of large elephant swarms and incorporate their behavior into wireless sensor networks. The complex elephant swarm behavior is incorporated using a cross layer approach. The elephant optimization discussed in this paper enables optimized routing techniques, adaptive radio link optimization and balanced scheduling to achieve a cumulative enhanced network performance. The proposed elephant swarm optimization is compared with the popular protocol. The experimental study presented proves that the Elephant Swarm Optimization technique enhances the network life time by about 73%

Bio-inspired optimization algorithms for unit test generation

Tese de Mestrado, Engenharia Informática (Engenharia de Software), 2021, Universidade de Lisboa, Faculdade de CiênciasNa sociedade atual nós estamos rodeados e usamos todo o tipo de aplicações de software. Problemas no software pode causar todo o tipo de consequências, desde pessoas não conseguirem jogar um jogo como era suposto a uma aeronave despenhar-se matando toda as pessoas a bordo. De modo a que se evite certas consequências, convém que esse software não tenha problemas e funcione como é suposto. Porém, o software é escrito por humanos pelo que está sujeito a ter erros. Para lidar com esta situação, testes de software são feitos, de modo a que se descubra e resolva os problemas no software. Testar software baseado em pesquisa é uma área de teste de software que se tem mostrado bastante bemsucedida na geração de conjuntos de teste unitários otimizados para cobertura de código. Esta abordagem usa algoritmos meta-heurísticos guiados por critérios de cobertura de código para gerar os testes. Neste estudo, foi utilizado um critério de cobertura múltiplo que é composto por oito critérios diferentes: a cobertura de linhas, cobertura de ramos, cobertura de métodos, cobertura de métodos de nível de topo sem exceção, cobertura de ramos direto, cobertura de output, mutação fraca e cobertura de exceções. No que diz respeito aos algoritmos meta-heurísticos, os algoritmos evolucionários são o estado da arte atual, tendo apresentado os melhores resultados em estudos anteriores, superando os algoritmos aleatórios. No entanto, serão os algoritmos evolucionários realmente os melhores algoritmos neste contexto? E quanto aos algoritmos de inteligência de grupo, poderão eles também apresentar bons resultados? Poderá o atual estado da arte ser substituído por um algoritmo de inteligência de grupo? Deste modo, para responder a estas e outras questões, decidimos explorar os algoritmos bio-inspirados, também conhecidos por algoritmos de inteligência de grupo. Estes algoritmos baseiam-se no comportamento de indivíduos que pertencem a grupos na natureza, tais como os enxames de abelhas. Os algoritmos bio-inspirados não são completamente novos na área de testar software. Estudos anteriores mostram que os algoritmos de inteligência de grupo são geralmente melhores que os algoritmos genéticos para testes de estrutura, que na geração de dados para testes o desempenho dos algoritmos depende do tipo de problema e que na geração automática de testes Artificial Bee Algorithm teve o melhor desempenho e o Bat Algorithm é o mais rápido a executar. Nós escolhemos implementar dez algoritmos de inteligência de grupo que possuem várias características diferentes, com diferentes graus de popularidade e que incluem algoritmos antigos e recentes. Os algoritmos escolhidos são: Genetic Bee Colony (GBC) Algorithm, Fish Swarm Algorithm (FSA), Cat Swarm Optimization (CSO), Whale Optimization Algorithm (WOA), Artificial Algae Algorithm (AAA), Elephant Herding Optimization (EHO), Chicken Swarm Optimization Algorithm (CSOA), Moth Flame Optimization (MFO) Algorithm, Grey Wolf Optimization (GWO) Algorithm and Particle Swarm Optimizer (PSO). Para representar os algoritmos evolucionários e servir de comparação contra os algoritmos de inteligência de grupo, escolhemos o Standard Genetic Algorithm (Standard GA), Many-Objective Sorting Algorithm (MOSA) e o Dynamic ManyObjective Sorting Algorithm (DynaMOSA). Este último é o estado da arte atual. Além destes algoritmos, foi implementado mais um algoritmo que é um híbrido (fusão de algoritmos de inteligência de grupo e evolucionários), o Elephant Dynamic Many-Objective Sorting Algorithm (Elephant-DynaMOSA). O EvoSuite foi a ferramenta de geração de testes escolhida para implementar o híbrido e os dez algoritmos de inteligência de grupo por já possuir diversas otimizações, os algoritmos evolucionários já estão implementados e a natureza modular da ferramenta permite facilmente adicionar novos algoritmos ao módulo dos algoritmos. O estudo empírico realizado consiste em duas experiências: a calibração dos parâmetros e a avaliação dos algoritmos. Na primeira experiência, escolhemos vários parâmetros e testámos vários valores destes para cada algoritmo. Foi selecionado um subconjunto de 34 classes e testou-se em 30 seeds diferentes durante 60 segundos para se obter os resultados de cada configuração. De seguida, aplicámos o método estatístico Vargha-Delaney de modo a encontrar a melhor configuração de cada algoritmo. A segunda experiência consistiu em correr a melhor configuração de cada algoritmo em 312 classes com 30 seeds durante 60 segundos. Depois, com o intuito de interpretar os resultados obtidos e conseguir ver qual o melhor algoritmo de inteligência de grupo, se os algoritmos de inteligência de grupo são melhores que os três algoritmos evolucionários e quão boa é a performance do algoritmo híbrido, foram usados os métodos estatísticos de Vargha-Delaney e teste de Friedman. Também se observou a relação entre diversos aspetos dos resultados: a cobertura e o número de gerações, cobertura e a pontuação de mutação, cobertura e diversidade e cobertura e tamanho dos testes. Os nossos resultados revelam que EHO foi o melhor algoritmo de inteligência de grupo e que também superou o Standard GA. Porém, tanto DynaMOSA e MOSA mostram-se superior ao EHO. Em relação ao Elephant-DynaMOSA, que é o híbrido do melhor algoritmo de inteligência de grupo e evolucionário, os resultados foram melhores que o EHO, visto que tem um desempenho semelhante ao MOSA. No final, DynaMOSA foi o algoritmo com maior cobertura média e com os melhores resultados estatísticos nos dois métodos usados. Posteriormente, decidimos discutir outras particularidades dos resultados e propusemos três hipóteses: o melhor algoritmo é superior em todas as classes, qualquer algoritmo consegue atingir pelo menos 50% de cobertura em todas as classes e o desempenho aumenta se o tempo de execução aumentar. A primeira hipótese provou-se falsa visto que houve seis algoritmos estatisticamente melhor que os outros em certas classes: Standard GA, MOSA, DynaMOSA, EHO, Elephant-DynaMOSA e FSA. Isto foi provado ao mostrar-se os valores médios de vários aspetos obtidos nas execuções (número de gerações e testes, tamanho dos testes e cobertura), os resultados do método estatístico Vargha-Delaney e o desempenho de cada algoritmo por critério de cobertura de código. A segunda hipótese também se provou falsa porque 17.5% das classes obtiveram menos de 50% de cobertura independentemente do algoritmo usado. Uma das principais razões é a limitação do EvoSuite como ferramenta de testes, por exemplo não conseguir gerar os inputs necessários para correr a classe. A última hipótese foi a única que se provou ser verdadeira. Para responder a esta hipótese, selecionados a melhor configuração por algoritmo e correu-se 312 classes em uma seed durante uma hora. A cobertura média de todos os algoritmos subiu cerca de 7% e 13 dos 14 algoritmos melhoraram a sua cobertura. Também observámos a evolução dos algoritmos durante a execução e apenas uma minoria dos algoritmos mostrou uma melhoria significativa no desempenho após 60 segundos. Por isso, concluiu-se que apesar da melhoria geral no desempenho, tal melhoria poderá não valer a pena devido ao aumento de recursos necessários com um maior orçamento de tempo. Com isto podemos concluir que apesar do DynaMOSA manter-se como o estado da arte, ele não é o melhor em todas as situações. E que os algoritmos de inteligência de grupo mostraram um certo grau de potencial, principalmente o algoritmo híbrido, Elephant-DynaMOSA. Por isso, nós sugerimos que para trabalho futuro se teste mais algoritmos de inteligência de grupo e algoritmos de múltiplos objetivos, com foco em algoritmos híbridos que combinem os melhores aspetos dos vários algoritmos. Outra iniciativa que pode ser realizada é analisar que algoritmos são melhores para cada critério de cobertura e criar um algoritmo múltiplo capaz de se adaptar e otimizar a procura tendo em conta os critérios de cobertura escolhidos.Search-based software testing is an area of software testing that has shown to be quite successful in generating unit test suites optimized for code coverage. This approach uses meta-heuristic algorithms guided by code coverage criteria (e.g., branch coverage) to generate the tests. When it comes to meta-heuristic algorithms, evolutionary algorithms are the current state-of-the-art, having presented the best results in previous studies. However, are evolutionary algorithms truly the best algorithms in this context? What about bio-inspired algorithms, can they also present good results? Will the current state-of-the-art be replaced with a bio-inspired algorithm? In order to answer these and other questions, we performed an empirical study where we evaluated ten bio-inspired algorithms, three evolutionary algorithms and one hybrid algorithm (a mix of bio-inspired and evolutionary algorithms) on a selection of non-trivial open-source classes. EvoSuite was the test generation tool chosen to implement the ten bio-inspired algorithms and the hybrid since it already has several optimizations and the evolutionary algorithms implemented. Our results show that the Elephant Herding Optimization has the best performance among the bio-inspired algorithms and has surpassed the Standard Genetic Algorithm. However, both the Many-Objective Sorting Algorithm (MOSA) and the Dynamic Many Objective Sorting Algorithm (DynaMOSA) showed superior efficiency compared to all ten bio-inspired algorithms. When it comes to the hybrid algorithm, Elephant Dynamic Many-Objective Sorting Algorithm (Elephant-DynaMOSA), it ended up with a similar performance to MOSA but still worse than the current state-of-the-art, DynaMOSA. We also discussed three hypotheses about the results obtained. Although DynaMOSA remains the state-of-the-art algorithm, it is not the best in all classes. Not only so, but the bio-inspired algorithms showed some potential, especially in the case of the hybrid, Elephant-DynaMOSA. Thus, we suggest future work on hybrid algorithms that fuse the best aspects of several algorithms

A comprehensive survey on cultural algorithms

Peer reviewedPostprin

Evolutionary Computation 2020

Intelligent optimization is based on the mechanism of computational intelligence to refine a suitable feature model, design an effective optimization algorithm, and then to obtain an optimal or satisfactory solution to a complex problem. Intelligent algorithms are key tools to ensure global optimization quality, fast optimization efficiency and robust optimization performance. Intelligent optimization algorithms have been studied by many researchers, leading to improvements in the performance of algorithms such as the evolutionary algorithm, whale optimization algorithm, differential evolution algorithm, and particle swarm optimization. Studies in this arena have also resulted in breakthroughs in solving complex problems including the green shop scheduling problem, the severe nonlinear problem in one-dimensional geodesic electromagnetic inversion, error and bug finding problem in software, the 0-1 backpack problem, traveler problem, and logistics distribution center siting problem. The editors are confident that this book can open a new avenue for further improvement and discoveries in the area of intelligent algorithms. The book is a valuable resource for researchers interested in understanding the principles and design of intelligent algorithms

Metaheuristics for black-box robust optimisation problems

Our interest is in the development of algorithms capable of tackling robust black-box optimisation problems, where the number of model runs is limited. When a desired solution cannot be implemented exactly (implementation uncertainty) the aim is to find a robust one. Here that is to find a point in the decision variable space such that the worst solution from within an uncertainty region around that point still performs well. This thesis comprises three research papers. One has been published, one accepted for publication, and one submitted for publication. We initially develop a single-solution based approach, largest empty hypersphere (LEH), which identifies poor performing points in the decision variable space and repeatedly moves to the centre of the region devoid of all such points. Building on this we develop population based approaches using a particle swarm optimisation (PSO) framework. This combines elements of the LEH approach, a local descent directions (d.d.) approach for robust problems, and a series of novel features. Finally we employ an automatic generation of algorithms technique, genetic programming (GP), to evolve a population of PSO based heuristics for robust problems. We generate algorithmic sub-components, the design rules by which they are combined to form complete heuristics, and an evolutionary GP framework. The best performing heuristics are identified. With the development of each heuristic we perform experimental testing against comparator approaches on a suite of robust test problems of dimension between 2D and 100D. Performance is shown to improve with each new heuristic. Furthermore the generation of large numbers of heuristics in the GP process enables an assessment of the best performing sub-components. This can be used to indicate the desirable features of an effective heuristic for tackling the problem under consideration. Good performance is observed for the following characteristics: inner maximisation by random sampling, a small number of inner points, particle level stopping conditions, a small swarm size, a Global topology, and particle movement using a baseline inertia formulation augmented by LEH and d.d. capabilities

Particle Swarm Optimization Algorithms with Applications to Wave Scattering Problems

Particle Swarm Optimization (PSO) algorithms are widely used in a plethora of optimization problems. In this chapter, we focus on applications of PSO algorithms to optimization problems arising in the theory of wave scattering by inhomogeneous media. More precisely, we consider scattering problems concerning the excitation of a layered spherical medium by an external dipole. The goal is to optimize the physical and geometrical parameters of the medium’s internal composition for varying numbers of layers (spherical shells) so that the core of the medium is substantially cloaked. For the solution of the associated optimization problem, PSO algorithms have been specifically applied to effectively search for optimal solutions corresponding to realizable parameters values. We performed rounds of simulations for the the basic version of the original PSO algorithm, as well as a newer variant of the Accelerated PSO (known as “Chaos Enhanced APSO”/ “Chaotic APSO”). Feasible solutions were found leading to significantly reduced values of the employed objective function, which is the normalized total scattering cross section of the layered medium. Remarks regarding the differences and particularities among the different PSO algorithms as well as the fine-tuning of their parameters are also pointed out