An asynchronous hybrid genetic-simplex search for modeling the milky way galaxy using volunteer computing

This paper examines the use of a probabilistic simplex operator for asynchronous genetic search on the BOINC volunteer computing framework. This algorithm is used to optimize a computationally intensive function with a continuous parameter space: finding the optimal fit of an astronomical model of the Milky Way galaxy to observed stars. The asynchronous search using a BOINC community of over 1,000 users is shown to be comparable to a synchronous continuously updated genetic search on a 1,024 processor partition of an IBM BlueGene/L supercomputer. The probabilistic simplex operator is also shown to be highly effective and the results demonstrate that increasing the parents used to generate offspring improves the convergence rate of the search. Additionally, it is shown that there is potential for improvement by refining the range of the probabilistic operator, adding more parents, and generating offspring differently for volunteered computers based on their typical speed in reporting results. The results provide a compelling argument for the use of asynchronous genetic search and volunteer computing environments, such as BOINC, for computationally intensive optimization problems and, therefore, this work opens up interesting areas of future research into asynchronous optimization methods

Stratégies évolutionnaires dans un modèle macroéconomique dynamique et complexe peuplé d'agents hétérogènes, autonomes et concurrents

Suivant la feuille de route tracée par Joan Robinson, nous avons construit un modèle d'économie monétaire de production avec monnaie endogène, peuplé d'agents hétérogènes, autonomes et concurrents. Dans ce papier, on se propose de relâcher l'hypothèse d'entreprises orientées vers la gestion des flux et stocks réels pour la remplacer par l'hypothèse d'entreprises orientées vers la réalisation de profits monétaires. On étudie la question de la modélisation des comportements de maximisation dans le contexte d'incertitude imposé par les systèmes dynamiques complexes. On montre comment les techniques de modélisation évolutionnaire peuvent apporter une réponse pertinente à cette question. On développe un algorithme évolutionnaire original par lequel les entreprises du modèle élaborent elles-mêmes leurs stratégies de fixation des prix pour tenter de maximiser leurs profits.complex adaptive system, agent-based computational economics, evolutionary economics, genetic algorithms, Nelder-Mead algorithm, evolutionary strategies, pricing, mark-up, income distribution, monetary production economy, endogenous money, entrepreneur economy