1,614 research outputs found

    (Tissue) P Systems with Vesicles of Multisets

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    We consider tissue P systems working on vesicles of multisets with the very simple operations of insertion, deletion, and substitution of single objects. With the whole multiset being enclosed in a vesicle, sending it to a target cell can be indicated in those simple rules working on the multiset. As derivation modes we consider the sequential mode, where exactly one rule is applied in a derivation step, and the set maximal mode, where in each derivation step a non-extendable set of rules is applied. With the set maximal mode, computational completeness can already be obtained with tissue P systems having a tree structure, whereas tissue P systems even with an arbitrary communication structure are not computationally complete when working in the sequential mode. Adding polarizations (-1, 0, 1 are sufficient) allows for obtaining computational completeness even for tissue P systems working in the sequential mode.Comment: In Proceedings AFL 2017, arXiv:1708.0622

    (Tissue) P Systems with Vesicles of Multisets

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    We consider tissue P systems working on vesicles of multisets with the very simple operations of insertion, deletion, and substitution of single objects. With the whole multiset being enclosed in a vesicle, sending it to a target cell can be indicated in those simple rules working on the multiset. As derivation modes we consider the sequential mode, where exactly one rule is applied in a derivation step, and the set maximal mode, where in each derivation step a non-extendable set of rules is applied. With the set maximal mode, computational completeness can already be obtained with tissue P systems having a tree structure, whereas tissue P systems even with an arbitrary communication structure are not computationally complete when working in the sequential mode. Adding polarizations (-1, 0, 1 are sufficient) allows for obtaining computational completeness even for tissue P systems working in the sequential mode.Comment: In Proceedings AFL 2017, arXiv:1708.0622

    Data Mining and Machine Learning in Astronomy

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    We review the current state of data mining and machine learning in astronomy. 'Data Mining' can have a somewhat mixed connotation from the point of view of a researcher in this field. If used correctly, it can be a powerful approach, holding the potential to fully exploit the exponentially increasing amount of available data, promising great scientific advance. However, if misused, it can be little more than the black-box application of complex computing algorithms that may give little physical insight, and provide questionable results. Here, we give an overview of the entire data mining process, from data collection through to the interpretation of results. We cover common machine learning algorithms, such as artificial neural networks and support vector machines, applications from a broad range of astronomy, emphasizing those where data mining techniques directly resulted in improved science, and important current and future directions, including probability density functions, parallel algorithms, petascale computing, and the time domain. We conclude that, so long as one carefully selects an appropriate algorithm, and is guided by the astronomical problem at hand, data mining can be very much the powerful tool, and not the questionable black box.Comment: Published in IJMPD. 61 pages, uses ws-ijmpd.cls. Several extra figures, some minor additions to the tex

    Parallel Multi-Objective Evolutionary Algorithms: A Comprehensive Survey

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    Multi-Objective Evolutionary Algorithms (MOEAs) are powerful search techniques that have been extensively used to solve difficult problems in a wide variety of disciplines. However, they can be very demanding in terms of computational resources. Parallel implementations of MOEAs (pMOEAs) provide considerable gains regarding performance and scalability and, therefore, their relevance in tackling computationally expensive applications. This paper presents a survey of pMOEAs, describing a refined taxonomy, an up-to-date review of methods and the key contributions to the field. Furthermore, some of the open questions that require further research are also briefly discussed

    Particle Swarm Optimization

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    Particle swarm optimization (PSO) is a population based stochastic optimization technique influenced by the social behavior of bird flocking or fish schooling.PSO shares many similarities with evolutionary computation techniques such as Genetic Algorithms (GA). The system is initialized with a population of random solutions and searches for optima by updating generations. However, unlike GA, PSO has no evolution operators such as crossover and mutation. In PSO, the potential solutions, called particles, fly through the problem space by following the current optimum particles. This book represents the contributions of the top researchers in this field and will serve as a valuable tool for professionals in this interdisciplinary field

    A study on the deployment of GA in a grid computing framework

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    Dissertação de Mestrado, Engenharia Informática, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2015Os algoritmos genéticos (AG) desempenham um papel importante na resolução de muitos problemas de otimização, incluindo científicos, económicos e socialmente relevantes. Os AGs, conjuntamente com a programação genética (PG), a programação evolutiva (PE), e as estratégias de evolução, são as principais classes de algoritmos evolutivos (AEs), ou seja, algoritmos que simulam a evolução natural. Em aplicações do mundo real o tempo de execução dos AGs pode ser computacionalmente exigente, devido, principalmente, aos requerimentos relacionados com o tamanho da população. Este problema pode ser atenuado através da paralelização, que pode levar a GAs mais rápidos e com melhor desempenho. Embora a maioria das implementações existentes de Algoritmos Genéticos Paralelos (AGPs) utilize clusters ou processamento massivamente paralelo (PMP), a computação em grid é economicamente relevante (uma grid pode ser construída utilizando computadores obsoletos) e tem algumas vantagens sobre os clusters, como por exemplo a não existência de controlo centralizado, segurança e acesso a recursos heterogéneos distribuídos em organizações virtuais dinâmicas em todo o mundo. Esta investigação utiliza o problema do mundo real denominado de Problema do Caixeiro Viajante (PCV) como referência (benchmark) para a paralelização de AGs numa infraestrutura de computação em grid. O PCV é um problema NP-difícil de otimização combinatória, bem conhecido, que pode ser formalmente descrito como o problema de encontrar, num grafo, o ciclo hamiltoniano mais curto. De facto, muitos problemas de roteamento, produção e escalonamento encontrados na engenharia, na indústria e outros tipos de negócio, podem ser equiparados ao PCV, daí a sua importância. Informalmente, o problema pode ser descrito da seguinte forma: Um vendedor tem um grande número de cidades para visitar e precisa encontrar o caminho mais curto para visitar todas as cidades, sem revisitar nenhuma delas. A principal dificuldade em encontrar as melhores soluções para o PCV é o grande número de caminhos possíveis; (n-1)! / 2 para um caminho de n cidades simétricas. À medida que o número de cidades aumenta, o número de caminhos possíveis também aumenta de uma forma fatorial. O PCV é, portanto, computacionalmente intratável, justificando plenamente a utilização de um método de otimização estocástica, como os AGs. No entanto, mesmo um algoritmo de otimização estocástica pode demorar demasiado tempo para calcular, à medida que o tamanho do problema aumenta. Num AG para grandes populações, o tempo necessário para resolver o problema pode até ser excessivamente longo. Uma forma de acelerar tais algoritmos é usar recursos adicionais, tais como elementos adicionais de processamento funcionando em paralelo e colaborando para encontrar a solução. Isto leva a implementações simultâneas de AGs, adequadas para a implementação em recursos colaborando em paralelo e/ou de forma distribuída. Os Algoritmos evolutivos paralelos (AEPs) destinam-se a implementar algoritmos mais rápidos e com melhor desempenho, usando populações estruturadas, ou seja, distribuições espaciais dos indivíduos. Uma das maneiras possíveis de descentralizar a população é distribuí-la por um conjunto de nós de processamento (ilhas) que trocam periodicamente (migram) potenciais soluções; o chamado modelo de ilhas. O modelo de ilhas permite um número considerável de topologias de migração e, pela Informação que foi possível apurar, há uma carência de trabalhos de investigação sobre a comparação dessas topologias de migração, ao implementar AEPs em infraestruturas de computação em grid. De facto, a comparação de topologias de migração, utilizando uma infraestrutura de computação em grid, como proposto neste trabalho, parece não estar disponível na literatura. Esta comparação tem como objetivo fornecer uma resposta tecnicamente sólida para a questão de investigação: Qual é a topologia, de modelo de ilhas, mais rápida para resolver instâncias do PCV usando um algoritmo genético baseado em ordem, num ambiente de computação em grid, heterogéneo e distribuído, sem uma perda significativa de fitness, comparativamente com a implementação sequencial e panmítica do mesmo algoritmo? Uma hipótese para responder à questão de investigação pode ser expressa da seguinte forma: Para resolver instâncias TSP, usando um algoritmo genético baseado em ordem, num ambiente de computação em grid, heterogéneo e distribuído, sem uma perda significativa de fitness, comparativamente com a implementação sequencial e panmítica do mesmo algoritmo, escolha qualquer uma das topologias coordenadas do modelo de ilhas, de entre as topologias testadas (estrela, roda, árvore, matriz totalmente conectada, árvore-anel, anel) com o maior número de nós possível (mesmo os mais lentos) e selecione a frequência de migração g que otimiza o tempo de execução para a topologia escolhida. A metodologia de investigação é essencialmente experimental, observando e analisando o comportamento do algoritmo ao alterar as propriedades do modelo de ilhas. Os resultados mostram que o AG é acelerado quando implementado num ambiente grid, mantendo a qualidade dos resultados obtidos na versão sequencial. Além disso, mesmo os computadores obsoletos podem ser usados como nós contribuindo para acelerar o tempo de execução do algoritmo. Este trabalho também discute a adequação de uma abordagem assíncrona para a implementação do AG num ambiente de computação em grid

    A study on the deployment of GA in a grid computing framework

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    Dissertação de Mestrado, Engenharia Informática, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2015Os algoritmos genéticos (AG) desempenham um papel importante na resolução de muitos problemas de otimização, incluindo científicos, económicos e socialmente relevantes. Os AGs, conjuntamente com a programação genética (PG), a programação evolutiva (PE), e as estratégias de evolução, são as principais classes de algoritmos evolutivos (AEs), ou seja, algoritmos que simulam a evolução natural. Em aplicações do mundo real o tempo de execução dos AGs pode ser computacionalmente exigente, devido, principalmente, aos requerimentos relacionados com o tamanho da população. Este problema pode ser atenuado através da paralelização, que pode levar a GAs mais rápidos e com melhor desempenho. Embora a maioria das implementações existentes de Algoritmos Genéticos Paralelos (AGPs) utilize clusters ou processamento massivamente paralelo (PMP), a computação em grid é economicamente relevante (uma grid pode ser construída utilizando computadores obsoletos) e tem algumas vantagens sobre os clusters, como por exemplo a não existência de controlo centralizado, segurança e acesso a recursos heterogéneos distribuídos em organizações virtuais dinâmicas em todo o mundo. Esta investigação utiliza o problema do mundo real denominado de Problema do Caixeiro Viajante (PCV) como referência (benchmark) para a paralelização de AGs numa infraestrutura de computação em grid. O PCV é um problema NP-difícil de otimização combinatória, bem conhecido, que pode ser formalmente descrito como o problema de encontrar, num grafo, o ciclo hamiltoniano mais curto. De facto, muitos problemas de roteamento, produção e escalonamento encontrados na engenharia, na indústria e outros tipos de negócio, podem ser equiparados ao PCV, daí a sua importância. Informalmente, o problema pode ser descrito da seguinte forma: Um vendedor tem um grande número de cidades para visitar e precisa encontrar o caminho mais curto para visitar todas as cidades, sem revisitar nenhuma delas. A principal dificuldade em encontrar as melhores soluções para o PCV é o grande número de caminhos possíveis; (n-1)! / 2 para um caminho de n cidades simétricas. À medida que o número de cidades aumenta, o número de caminhos possíveis também aumenta de uma forma fatorial. O PCV é, portanto, computacionalmente intratável, justificando plenamente a utilização de um método de otimização estocástica, como os AGs. No entanto, mesmo um algoritmo de otimização estocástica pode demorar demasiado tempo para calcular, à medida que o tamanho do problema aumenta. Num AG para grandes populações, o tempo necessário para resolver o problema pode até ser excessivamente longo. Uma forma de acelerar tais algoritmos é usar recursos adicionais, tais como elementos adicionais de processamento funcionando em paralelo e colaborando para encontrar a solução. Isto leva a implementações simultâneas de AGs, adequadas para a implementação em recursos colaborando em paralelo e/ou de forma distribuída. Os Algoritmos evolutivos paralelos (AEPs) destinam-se a implementar algoritmos mais rápidos e com melhor desempenho, usando populações estruturadas, ou seja, distribuições espaciais dos indivíduos. Uma das maneiras possíveis de descentralizar a população é distribuí-la por um conjunto de nós de processamento (ilhas) que trocam periodicamente (migram) potenciais soluções; o chamado modelo de ilhas. O modelo de ilhas permite um número considerável de topologias de migração e, pela Informação que foi possível apurar, há uma carência de trabalhos de investigação sobre a comparação dessas topologias de migração, ao implementar AEPs em infraestruturas de computação em grid. De facto, a comparação de topologias de migração, utilizando uma infraestrutura de computação em grid, como proposto neste trabalho, parece não estar disponível na literatura. Esta comparação tem como objetivo fornecer uma resposta tecnicamente sólida para a questão de investigação: Qual é a topologia, de modelo de ilhas, mais rápida para resolver instâncias do PCV usando um algoritmo genético baseado em ordem, num ambiente de computação em grid, heterogéneo e distribuído, sem uma perda significativa de fitness, comparativamente com a implementação sequencial e panmítica do mesmo algoritmo? Uma hipótese para responder à questão de investigação pode ser expressa da seguinte forma: Para resolver instâncias TSP, usando um algoritmo genético baseado em ordem, num ambiente de computação em grid, heterogéneo e distribuído, sem uma perda significativa de fitness, comparativamente com a implementação sequencial e panmítica do mesmo algoritmo, escolha qualquer uma das topologias coordenadas do modelo de ilhas, de entre as topologias testadas (estrela, roda, árvore, matriz totalmente conectada, árvore-anel, anel) com o maior número de nós possível (mesmo os mais lentos) e selecione a frequência de migração g que otimiza o tempo de execução para a topologia escolhida. A metodologia de investigação é essencialmente experimental, observando e analisando o comportamento do algoritmo ao alterar as propriedades do modelo de ilhas. Os resultados mostram que o AG é acelerado quando implementado num ambiente grid, mantendo a qualidade dos resultados obtidos na versão sequencial. Além disso, mesmo os computadores obsoletos podem ser usados como nós contribuindo para acelerar o tempo de execução do algoritmo. Este trabalho também discute a adequação de uma abordagem assíncrona para a implementação do AG num ambiente de computação em grid
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