Sensitivity Analysis of Checkpointing Strategies for Multimemetic Algorithms on Unstable Complex Networks

The use of volatile decentralized computational platforms such as, e.g., peer-to-peer networks, is becoming an increasingly popular option to gain access to vast computing resources. Making an effective use of these resources requires algorithms adapted to such a changing environment, being resilient to resource volatility. We consider the use of a variant of evolutionary algorithms endowed with a classical fault-tolerance technique, namely the creation of checkpoints in a safe external storage. We analyze the sensitivity of this approach on different kind of networks (scale-free and small-world) and under different volatility scenarios. We observe that while this strategy is robust under low volatility conditions, in cases of severe volatility performance degrades sharply unless a high checkpoint frequency is used. This suggest that other fault-tolerance strategies are required in these situations.Universidad de Málaga, Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech. This work is partially supported by the MINECO project EphemeCH (TIN2014-56494-C4-1-P), by the Junta de Andalucía project DNEMESIS (P10-TIC-6083

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 topología 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 características adicionales al MMA. Por un lado se crean algoritmos híbridos con el uso de modelos probabilísticos 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 políticas 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 topología 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 sí 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 probabilístico dinámico sobre las poblaciones de los nodos y (ii) auto-adaptación de la topología 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, así como que los modelos híbridos que utilizan EDAs proporcionan resultados notables, preferentemente los basados en distribuciones bivariadas. Con respecto al modelo de islas, las políticas 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 probabilístico o la auto-adaptación de la topología de la red, tiene un impacto claramente positivo en el sistema, limitando su degradación en escenarios altamente inestables

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

Algoritmos meméticos para la resolución de problemas combinatorios de satisfacción con restricciones y con simetrías

Dicho análisis incluye un estudio del empleo de diferentes arquitecturas cooperativas que utilizan un variado número de algoritmos metaheurísticos e híbridos, apoyándonos en métodos estadísticos 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 metaheurísticas con el fin de resolver problemas de optimización con simetrías. La principal motivación para el desarrollo de esta investigación ha sido presentar una metodología que reúna las líneas 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 teoría de la dualidad, e intentando emplear algún mecanismo que permita reducir el paisaje de búsqueda (esto es, ruptura de simetrías). Se ha empleado un esquema de colaboración utilizando diferentes modelos de arquitectura, así como algoritmos híbridos evolutivos con diferentes métodos de búsqueda local. Además, consideraremos la utilización de un enfoque colaborativo entre las metaheurísticas propuestas a través de la definición de topologías 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 empíricamente 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 metaheurísticas propuestas