Diseño óptimo de parques eólicos con metaheurísticas poblacionales y técnicas de minería de datos utilizando procesamiento paralelo

El trabajo que se viene realizando en este grupo de investigación, está enfocado al estudio de tres líneas bien definidas en donde se vienen realizando diferentes trabajos. En cuanto a Metaheurísticas, el grupo ha adquirido en los últimos años una importante experiencia, siempre con el fin de producir versiones mejoradas de las mismas respecto a sus capacidades explorativas para su aplicación en muchos campos del mundo real. Asimismo, el campo de Minería de Datos fue incorporado al grupo como objeto de estudio y sus posibles aplicaciones en el último proyecto presentado y actualmente en ejecución cuyo principal objetivo es el uso de metaheurísticas en el campo de minería de datos para mejorar el desempeño de las técnicas de minería de datos o como técnicas de minería de datos en sí. Finalmente, en cuanto a Energía Eólica y la problemática de la instalación de parques eólicos, el grupo ha generado una fluida interacción con integrantes de un grupo de investigación especializados en energías renovables, considerando que los objetivos propuestos pueden ser alcanzados.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informátic

Metaheurísticas paralelas aplicadas al problema de explotación eficiente de energía eólica

Hoy en día el uso de energías renovables está creciendo en todas partes del mundo, ya que es una fuente de obtención de energía no contaminante e inagotable. El propósito más interesante es tratar de obtener la mayor cantidad de energía a un costo razonable, sabiendo que el parque eólico es un conjunto de molinos o aerogeneradores que se disponen estratégicamente para aprovechar al máximo el viento disponible en la zona. Resolver problemas complejos (tanto problemas de optimización como de búsqueda) ha sido tradicionalmente uno de los aspectos más importantes en la investigación en el campo de la informática. El objetivo perseguido en este campo es fundamentalmente el desarrollo de nuevos métodos capaces de resolver problemas complejos con el menor esfuerzo computacional posible, mejorando así a los algoritmos existentes. En consecuencia, esto no sólo permite afrontar los problemas de forma más eficiente, sino afrontar tareas vedadas en el pasado debido a su alto costo computacional. Aunque las metaheurísticas han demostrado su eficiencia, su uso para resolución problemas de instancias grandes provoca importantes incrementos en los tiempos de ejecución. Por esta razón, y basados en el aumento de posibilidades ofrecido por las arquitecturas de hardware modernas, la aplicación de estrategias de computación de alto desempeño y en particular la paralelización de metaheurísticas representan una opción interesante a la hora de reducir tiempos y tener algoritmos rápidos y eficientes. En los últimos años, las unidades de procesamiento gráfico (GPUs) han sufrido un avance explosivo, pasando de ser dispositivos con una funcionalidad específica a ser verdaderos multiprocesadores de memoria compartida. En una primera etapa, el desarrollo del hardware gráfico no fue acompañado de un desarrollo equivalente de software. El rápido aumento en el rendimiento del hardware de gráficos junto con las recientes mejoras en su programación, han hecho que el hardware de gráficos sea una plataforma atractiva para tareas que requieren de una gran intensidad de cómputo. Asimismo, la posibilidad de obtener este hardware a un coste relativamente bajo posibilita la aplicación en una amplia variedad de dominios de aplicación.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Metaheurísticas poblacionales y técnica de minería de datos aplicadas a problemas de optimización en energía eólica

La presente propuesta involucra tres temáticas principales: Metaheurísticas, Minería de Datos y Energía eólica. En cuanto a Metaheurísticas, el grupo ha adquirido en los últimos años una importante experiencia, siempre con el fin de producir versiones mejoradas de las mismas respecto a sus capacidades explorativas para su aplicación en muchos campos del mundo real. Asimismo, el campo de Minería de Datos fue incorporado al grupo como objeto de estudio y sus posibles aplicaciones en el último proyecto presentado y actualmente en ejecución cuyo principal objetivo es el uso de metaheurísticas en el campo de minería de datos para mejorar el desempeño de las técnicas de minería de datos o como técnicas de minería de datos en sí. Finalmente, en cuanto a energía eólica y la problemática de la instalación de parques eólicos, el grupo ha generado una fluida interacción con integrantes de un grupo de investigación especializados en energías renovables, considerando que los objetivos propuestos pueden ser alcanzados.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informátic

Metaheurísticas poblacionales y técnica de minería de datos aplicadas a problemas de optimización en energía eólica

La presente propuesta involucra tres temáticas principales: Metaheurísticas, Minería de Datos y Energía eólica. En cuanto a Metaheurísticas, el grupo ha adquirido en los últimos años una importante experiencia, siempre con el fin de producir versiones mejoradas de las mismas respecto a sus capacidades explorativas para su aplicación en muchos campos del mundo real. Asimismo, el campo de Minería de Datos fue incorporado al grupo como objeto de estudio y sus posibles aplicaciones en el último proyecto presentado y actualmente en ejecución cuyo principal objetivo es el uso de metaheurísticas en el campo de minería de datos para mejorar el desempeño de las técnicas de minería de datos o como técnicas de minería de datos en sí. Finalmente, en cuanto a energía eólica y la problemática de la instalación de parques eólicos, el grupo ha generado una fluida interacción con integrantes de un grupo de investigación especializados en energías renovables, considerando que los objetivos propuestos pueden ser alcanzados.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informátic

Systolic genetic search, a parallel metaheuristic for GPUs

La utilización de unidades de procesamiento gráfico (GPUs) para la resolución de problemas de propósito general ha experimentado un crecimiento vertiginoso en los últimos años, sustentado en su amplia disponibilidad, su bajo costo económico y en contar con una arquitectura inherentemente paralela, así como en la aparición de lenguajes de programación de propósito general que han facilitado el desarrollo de aplicaciones en estas plataformas. En este contexto, el diseño de nuevos algoritmos paralelos que puedan beneficiarse del uso de GPUs es una línea de investigación prometedora e interesante. Las metaheurísticas son algoritmos estocásticos capaces de encontrar soluciones muy precisas (muchas veces óptimas) a problemas de optimización en un tiempo razonable. Sin embargo, como muchos problemas de optimización involucran tareas que exigen grandes recursos computacionales y/o el tamaño de las instancias que se están abordando actualmente se están volviendo muy grandes, incluso las metaheurísticas pueden ser computacionalmente muy costosas. En este escenario, el paralelismo surge como una alternativa exitosa con el fin de acelerar la búsqueda de este tipo de algoritmos. Además de permitir reducir el tiempo de ejecución de los algoritmos, las metaheurísticas paralelas a menudo son capaces de mejorar la calidad de los resultados obtenidos por los algoritmos secuenciales tradicionales.Si bien el uso de GPUs ha representado un dominio inspirador también para la investigación en metaheurísticas paralelas, la mayoría de los trabajos previos tenían como objetivo portar una familia existente de algoritmos a este nuevo tipo de hardware. Como consecuencia, muchas publicaciones están dirigidas a mostrar el ahorro en tiempo de ejecución que se puede lograr al ejecutar los diferentes tipos paralelos de metaheurísticas existentes en GPU. En otras palabras, a pesar de que existe un volumen considerable de trabajo sobre este tópico, se han propuesto pocas ideas novedosas que busquen diseñar nuevos algoritmos y/o modelos de paralelismo que exploten explícitamente el alto grado de paralelismo disponible en las arquitecturas de las GPUs. Esta tesis aborda el diseño de una propuesta innovadora de algoritmo de optimización paralelo denominada Búsqueda Genética Sistólica (SGS), que combina ideas de los campos de metaheurísticas y computación sistólica. SGS, así como la computación sistólica, se inspiran en el mismo fenómeno biológico: la contracción sistólica del corazón que hace posible la circulación de la sangre. En SGS, las soluciones circulan de forma síncrona a través de una grilla (rejilla) de celdas. Cuando dos soluciones se encuentran en una celda se aplican operadores evolutivos adaptados para generar nuevas soluciones que continúan moviéndose a través de la grilla (rejilla). La implementación de esta nueva propuesta saca partido especialmente de las características específicas de las GPUs. Un extenso análisis experimental que considera varios problemas de benchmark clásicos y dos problemas del mundo real del área de Ingeniería de Software, muestra que el nuevo algoritmo propuesto es muy efectivo, encontrando soluciones óptimas o casi óptimas en tiempos de ejecución cortos. Además, los resultados numéricos obtenidos por SGS son competitivos con los resultados del estado del arte para los dos problemas del mundo real en cuestión. Por otro lado, la implementación paralela en GPU de SGS ha logrado un alto rendimiento, obteniendo grandes reducciones de tiempo de ejecución con respecto a la implementación secuencial y mostrando que escala adecuadamente cuando se consideran instancias de tamaño creciente. También se ha realizado un análisis teórico de las capacidades de búsqueda de SGS para comprender cómo algunos aspectos del diseño del algoritmo afectan a sus resultados numéricos. Este análisis arroja luz sobre algunos aspectos del funcionamiento de SGS que pueden utilizarse para mejorar el diseño del algoritmo en futuras variantes

Scalable parallel evolutionary optimisation based on high performance computing

Evolutionary algorithms (EAs) have been successfully applied to solve various challenging optimisation problems. Due to their stochastic nature, EAs typically require considerable time to find desirable solutions; especially for increasingly complex and large-scale problems. As a result, many works studied implementing EAs on parallel computing facilities to accelerate the time-consuming processes. Recently, the rapid development of modern parallel computing facilities such as the high performance computing (HPC) bring not only unprecedented computational capabilities but also challenges on designing parallel algorithms. This thesis mainly focuses on designing scalable parallel evolutionary optimisation (SPEO) frameworks which run efficiently on the HPC. Motivated by the interesting phenomenon that many EAs begin to employ increasingly large population sizes, this thesis firstly studies the effect of a large population size through comprehensive experiments. Numerical results indicate that a large population benefits to the solving of complex problems but requires a large number of maximal fitness evaluations (FEs). However, since sequential EAs usually requires a considerable computing time to achieve extensive FEs, we propose a scalable parallel evolutionary optimisation framework that can efficiently deploy parallel EAs over many CPU cores at CPU-only HPC. On the other hand, since EAs using a large number of FEs can produce massive useful information in the course of evolution, we design a surrogate-based approach to learn from this historical information and to better solve complex problems. Then this approach is implemented in parallel based on the proposed scalable parallel framework to achieve remarkable speedups. Since demanding a great computing power on CPU-only HPC is usually very expensive, we design a framework based on GPU-enabled HPC to improve the cost-effectiveness of parallel EAs. The proposed framework can efficiently accelerate parallel EAs using many GPUs and can achieve superior cost-effectiveness. However, since it is very challenging to correctly implement parallel EAs on the GPU, we propose a set of guidelines to verify the correctness of GPU-based EAs. In order to examine these guidelines, they are employed to verify a GPU-based brain storm optimisation that is also proposed in this thesis. In conclusion, the comprehensively experimental study is firstly conducted to investigate the impacts of a large population. After that, a SPEO framework based on CPU-only HPC is proposed and is employed to accelerate a time-consuming implementation of EA. Finally, the correctness verification of implementing EAs based on a single GPU is discussed and the SPEO framework is then extended to be deployed based on GPU-enabled HPC

Algoritmos de Optimización sobre Unidades de Proceso Gráfico

En la actualidad, han emergido nuevas plataformas de cómputo paralelo tales como las Unidades de Procesamiento Gráfico (GPUs, por sus siglas en inglés). Las GPUs están especialmente diseñadas para proporcionar un entorno donde es posible explotar su modelo de paralelismo y desarrollar diferentes propuestas algorítmicas paralelas para este tipo de plataformas. En este sentido, las GPUs se han convertido en una alternativa interesante de cómputo a las tradicionales CPU dada su capacidad para realizar cálculos en paralelo y también diferenciadas de otras formas de usar múltiples procesadores, como los clusters de máquinas, entre otros. Esto ha permitido a una computadora de escritorio o portátil aumentar su capacidad de cómputo debido a las mejoras de las tarjetas a nivel hardware y software, lo que las convierte en una opción para realizar cómputo de alto rendimiento (HPC, por sus siglas en inglés). El desarrollo de estrategias metaheurísticas paralelas en GPU para la resolución de problemas complejos se presenta como una línea de investigación muy importante en la actualidad, ya que por una parte, las citadas estrategias (potencialmente no exactas) proporcionan una solución de alta calidad en un tiempo razonable, mientras que por otro, es bien sabido que tanto la eficiencia de dichos algoritmos metaheurísticos como los resultados que éstos obtienen mejoran de manera significativa cuando se aplican estrategias de paralelismo. El contenido de este trabajo se centra en evaluar técnicas metaheurísticas en arquitecturas GPU buscando la mejor técnica que se adapte a la GPU. De la misma forma, se busca diseñar y analizar nuevos modelos que puedan proveer: sencillez en la implementación y potencia computacional, equilibrio necesario entre la eficiencia y la eficacia suficiente para la supervivencia en diferentes problemas. Todo esto por varias razones: en primer lugar, las ventajas de estas nuevas tecnologías ofrece la posibilidad de cubrir la demanda de eficiencia tanto en tiempo real como numérica, lo cual nos lleva a la segunda razón. Las metaheurísticas son técnicas ampliamente aceptadas y utilizadas en diferentes áreas de aplicación. Cabe la posibilidad entonces de brindar al investigador una solución de cierta calidad en un breve periodo de tiempo: un compromiso entre calidad de la solución y la rapidez. Finalmente, muchas de las contribuciones que se materialicen pueden ser extensibles a otras técnicas metaheurísticas o ser usadas como base para otros modelos algorítmicos en futuros estudios posteriores a esta tesis. Esta tesis presenta un conjunto de consideraciones iniciales sobre los algoritmos Genéticos Celulares (cGAs). A continuación introducimos la adaptación de los principales procesos de un cGA a la GPU. Esto nos permitirá describir el alcance de la propuesta y exponer los beneficios y problemas que cabe esperar. Posteriormente, se muestra una aproximación cGA mediante una arquitectura de múltiples GPUs. Se indican las diferencias más importantes que se pueden encontrar con respecto a la primera implementación presentada. Posteriormente, se muestra un estudio sobre una aproximación original de búsqueda diseñada especialmente para funcionar sobre una plataforma GPU basada en las características de la Computación Sistólica. Luego, se provee una descripción de las diferentes mejoras a partir del modelo canónico. Inmediatamente, se discuten las ventajas e inconvenientes. La razón de este análisis es profundizar y conocer mejor el método de búsqueda. A partir del algoritmo anteriormente propuesto se presenta un nuevo modelo que utiliza la idea de paralelismo híbrido como concepto de inicio. Se discute el diseño de una técnica paralela híbrida la cual utiliza algoritmos capaces de sacar provecho de las cualidades intrínsecas de cada arquitectura (CPU y GPU). Se abordan detalles sobre la mejora de la búsqueda a través de la cooperación entre los algoritmos. Posteriormente, se analizan consideraciones importantes sobre la implementación. Todos los nuevos algoritmos propuestos en este trabajo son comparados con diferentes algoritmos canónicos y con aquellos pertenecientes al estado del arte para una plétora de problemas complejos de optimización que pertenecen a los campos de optimización combinatoria y continua. Las conclusiones alcanzadas en cuanto a aceleración y precisión en el análisis reflejan las elevadas prestaciones que las tarjetas gráficas programables ofrecen en el ámbito de la optimización metaheurística