Implementación de un algoritmo genético paralelo sobre HW gráfico de última generación

Los algoritmos genéticos (AGs) son procedimientos de búsqueda y optimización inspirados por la simplicidad y efectividad del proceso de la evolución natural de las especies. Al igual que ocurre en la naturaleza, basan su éxito en la supervivencia de los individuos más aptos de una población. En este caso, un individuo es una solución potencial del problema, y se implementa como una estructura de datos. Los AGs trabajan sobre poblaciones de soluciones que evolucionan mediante la aplicación de operadores genéticos (selección, cruce y mutación) adecuados al problema específico que intentan resolver. Uno de los rasgos esenciales de los AGs es su paralelismo implícito puesto que, al igual que la evolución natural, trabajan con poblaciones enteras, no con sus individuos integrantes en particular. Los sistemas actuales cuentan con potentes tarjetas gráficas, frecuentemente programables, que permanecen inactivas durante la ejecución de aplicaciones no gráficas. Dichas tarjetas cuentan con un procesador de naturaleza paralela, que las hace especialmente indicadas para la ejecución de AGs. Este trabajo es una propuesta para aprovechar un recurso hardware habitualmente inactivo para implementar, en un sistema monoprocesador, algún tipo de topología de AGs paralelos. Obtenemos así mejoras -tanto en la calidad de las soluciones como en el tiempo de ejecución- con respecto a la ejecución secuencial del AG sobre la CPU. [ABSTRACT] Genetic algorithms (GAs) are optimization techniques which imitate the way that nature selects the best individuals (the best adaptation to the environment) to create descendants which are more highly adapted. The first step is to generate a random initial population, where each individual is represented by a character chain like a chromosome and with the greatest diversity, so that this population has the widest range of characteristics. Each individual represents a solution for the targeted problem. Then, each individual is evaluated using a fitness function, which indicates the quality of each individual. Finally, the best-adapted individuals are selected to generate a new population, whose average will be nearer to the desired solution. This new population is created making use of three operators: selection, crossover and mutation.One of the major aspects of GA is their ability to be parallelised. Indeed, because natural evolution deals with an entire population and not only with particular individuals, it is a remarkably highly parallel process. Nowadays computer systems incorporate powerful graphic cards that are commonly idle during a normal execution process of most of the optimization algorithms. Modern graphic cards use a pipelined streaming architecture to perform a significant part of the rendering process. Two stages in the pipelined process are programmable in current graphics hardware. The vertex engine is used to perform transformations on the vertex attributes (normal, position, color, texture, ...). On the other hand, the fragment engine is used to transform the fragments that form the different polygons. Both engines are extremely parallel, processing several elements in parallel and making extensive use of SIMD units. In this work we have presented a parallel implementation of a GA using a GPU. We have implemented not only three well know benchmarks problems with excellent Speed-up results, but also a novel implementation of an algorithm for solving defectives problems proposed in the literature

Blurring the boundaries between real and artificial in architecture and urban design through the use of artificial intelligence

[Abstract] This doctoral thesis explores the use of three-dimensional (3D) technologies for architectural representation and modelling of both ‘real world’ and ‘artificially generated’ 3D objects. Current 3D architectural representation has reached high levels of reality, to the extent that it’s often hard to distinguish between ‘pictures from the real world’ and ‘artificially generated’ 3D renderings. The thesis will make use of the latest available 3D technologies in combination with artificial intelligence (AI) processes to increase the visual realism and geometrical precision of 3D models. The first line of research relates to architectural representation and visualization, by exploring the use of ‘Light Imaging Detection And Ranging’ (LIDAR) technology and proposing a point-based rendering (PBR) methodology, to seamless merge models obtained directly from the ‘real world’ with ‘artificially generated’ ones. The second line of research is related to geometrical architectural modelling, and proposes the use of evolutionary computation and self-organization logic to achieve more geometrical realism and accuracy in the 3D modelling process, by exploring the idea of auto-form generation. The research consists of three case studies, and algorithms are proposed for each one. The first one is related to 3D visualization through LIDAR scans and PBR rendering, the second to geometrical generation through evolutionary morphogenesis and the third one to human made self-organized systems (cities). From the results obtained from each case study final conclusions will be draw. The final objective is to determine the efficiency of using point-based technologies and artificial intelligence as a methodology to further blur the boundaries between ‘real world’ 3D models and ‘artificially generated’ ones.[Resumen] La Tesis explora el uso de tecnologías tridimensionales (3D) para la representación arquitectónica y modelado 3D, tanto de objetos ‘reales’ como de objetos generados ‘artificialmente’. El uso de tecnologías 3D ha permitido a la representación arquitectónica alcanzar niveles de realidad similares a fotografías, hasta tal punto que a menudo es difícil distinguir entre imágenes reales y representaciones 3D generadas artificialmente por ordenadores. La Tesis estudia el uso de las últimas tecnologías 3D disponibles, combinadas con procesos de inteligencia artificial como una forma que permita aumentar el nivel de realidad visual y exactitud geométrica de modelos 3D. Para ello la Tesis sigue dos líneas principales de investigación. La primera está relacionada con la representación y visualización arquitectónica, explorando el uso de la tecnología láser para detectar imágenes y medidas (LIDAR) y proponiendo una metodología de visualización mediante el uso de técnicas de infografías basadas en puntos (PBR) con el fin de combinar directamente modelos 3D obtenidos directamente del ‘mundo real’ y modelos 3D ‘generados artificialmente’. La segunda línea de investigación está relacionada con el modelado de geometrías arquitectónicas. Mediante el uso de computación evolutiva y procesos de auto-organización con el fin de lograr un mayor grado de realismo y exactitud en el modelado 3D, mediante la introducción de parámetros del mundo real en los algoritmos de morfogénesis evolutiva, explorando así la idea de la auto-generación de formas. La Tesis propone a través de tres casos experimentales, algoritmos para cada uno de ellos. El primero está relacionado con la visualización, el segundo con la morfogénesis geométrica y el tercero con sistemas complejos auto-organizados realizados por el hombre (ciudades). A partir de la evaluación de los resultados obtenidos de cada caso experimental, la tesis extraerá conclusiones finales sobre el uso de técnicas de inteligencia artificial como metodología para difuminar los límites entre los 'modelos de 3D del ‘mundo real’ y los ‘generados artificialmente’.[Resumo] A Tese explora o uso de tecnoloxías 3D para representación arquitectonica e modelaxe 3D, tanto de obxectos ‘reais’, coma de obxectos xerados artificialmente. O uso de tecnoloxías 3D na representación arquitectónica pode acadar uns niveis de realidade similares a fotografías, na medida en que moitas veces é difícil distinguir entre imaxes reais e representacións 3D xeradas artificialmente por ordenadores. A tese estuda o uso das últimas tecnoloxías 3D dispoñibles, combinadas con procesos de intelixencia artificial como un xeito de aumentar o nivel de realidade visaual e exactitude xeometrica de modelos 3D. Esta tese segue dúas liñas principais de investigación. A primeira está relacionada coa representación e visualización arquitectónica, explorando o uso das tecnoloxías láser para detectar imáxes e medidas (LIDAR) e propoñe unha metodoloxía de visualización mediante o uso de infografías basadas en puntos (PBR) para combinar directamente modelos 3D obtidos directamente do ‘mundo real’ e modelos 3D ‘xerados artificialmente’. A segunda liña de investigación está relacionada coa modelaxe de xeometrías arquitectonicas. Usando procesos de computacion evolutiva e auto-organización a fin de acadar un maior grao de realismo en modelaxe 3D, a través da introdución de parámetros do mundo real en algoritmos evolutivos de morfoxénese, deste xeito explorando a idea de auto-xeración de formas. A tese propón a través de tres casos experimentais, algoritmos para cada un deles. O primeiro esta relaccionado coa a visualizacion, o segundo coa morfoxénese xeométrica eo terceiro cos sistemas complexos auto-organizados feitos polo home (cidades). A partir da avaliación dos resultados de cada caso experimental, a tese extraerá conclusións finais sobre o uso da intelixencia artificial como unha metodoloxía para difuminar as fronteiras entre os modelos 3D reais e os xerados artificialmente

Metodología para orientar procesos de extracción de conocimiento basados en computación evolutiva : aplicación al desarrollo de modelos y formulaciones en el ámbito del hormigón estructural

[Resumen] Uno de los problemas típicos ante los que se enfrenta un investigador cuando aborda el estudio de fenómenos reales es la ingente cantidad de información y de datos que es posible extraer para su análisis. En muchos casos, además, la información y los datos son difíciles de relacionar entre sí. Para descubrir, comprender y entender esa interrelación, una de las posibilidades a disposición de los expertos es el empleo de procedimientos de extracción de conocimiento mediante técnicas de Inteligencia Artificial. Su uso, tal como se conocen hoy en día, presenta diversas limitaciones para la mayoría de problemas ya que, por un lado, en ocasiones la solución no es capaz de predecir el comportamiento con un margen de error asumible y, por otro, puede resultar imposible realizar una interpretación de la solución obtenida. En estos casos el experto desearía influir en el proceso de búsqueda, alternativa que no suelen ofrecer los procedimientos disponibles. La tesis se plantea, por tanto, con el objetivo de desarrollar una metodología capaz de obtener soluciones de un problema genérico de extracción de conocimiento construido a partir de datos derivados de ensayos de laboratorio. El aporte fundamental es que ello se hace de forma supervisada, es decir, dirigiendo el proceso de búsqueda (basado en la aplicación de técnicas heurísticas) mediante las indicaciones del experto en el fenómeno concreto, lo que se denomina como “proceso de búsqueda guiado por el usuario”. Definida la metodología, se implementa mediante un sistema basado en Programación Genética desarrollando un conjunto de funcionalidades organizadas por módulos: módulo de operadores y funciones definidos por el usuario, módulo de probabilidad de aparición de nodos, módulo de coeficientes de seguridad, módulo de restricciones y módulo de ajuste de expresiones. El sistema desarrollado se aplica en primer lugar a un problema de solución teórica conocida y probada (la predicción de la distancia máxima que alcanza un proyectil), lo que permite constatar el buen funcionamiento y las posibilidades del método. En segundo lugar se aborda la aplicación práctica, presentándose para ello tres ejemplos reales de predicción en problemas enmarcados dentro del ámbito del hormigón estructural. El primer caso real elegido es el de la predicción del esfuerzo a cortante que resisten las vigas de hormigón en determinadas condiciones. El segundo corresponde a la predicción de la capacidad adherente entre el hormigón y las barras de acero que actúan como armaduras en las estructuras. Y, por último, se aplica el método a un problema de series temporales, concretamente la predicción de las deformaciones que a lo largo del tiempo sufre el hormigón cuando tiene una carga constante aplicada (deformaciones de fluencia). Tales ejemplos muestran que la metodología definida y desarrollada permite obtener resultados con menor error y más fácilmente interpretables gracias al proceso guiado, lo que puede extenderse a numerosos campos del conocimiento en los que aparecen problemas de regresión simbólica.[Abstract] One of the most common problems in science related to the study of real phenomena is the huge amount of information and data available. Furthermore, in many cases it is difficult to establish relationships within data. Thus, in order to discover and comprehend these data correlations, Artificial Intelligence techniques of knowledge extraction can be used by experts. Nowadays, the use of these techniques presents some limitations: on one hand, the solution can’t provide a behavior prediction with an assumable error; on the other, interpretation of the results obtained may be impossible. In these cases, the expert would desire to guide the search process, but most present day techniques do not allow for this possibility. The objective of this thesis is to develop a new methodology to obtain knowledge from problems, and by data obtained from laboratory testing. The main contribution of this technique is that this process will be done in a supervised way, guiding the search process (based in heuristics) with expert recommendations. This process shall be called “user guided search process”. Once the methodology has been defined, it will be implemented using a Genetic Programming based system. This system will have a set of functionalities organized by modules: operators and functions module, module probability of node apparitions module, safety factors module, constraints module and expression adjustment module. The system thus developed will be applied to a problem with theoretical known solution (the prediction of maximum distance of a projectile) to provide a validation of the proposed method. Additionally, practical application of the method will be carried out with three real examples of prediction problems in the field of structural concrete. The first case chosen is the prediction of shear strength for concrete beams under determinate circumstances. The second corresponds to the prediction of bond between concrete and steel used as reinforcement within the structure. Finally, the method will be applied to a problem of temporal series, the prediction of strain evolution during the time that concrete endures a constant load (concrete creep). These examples will show that the defined and implemented methodology provides more precise and easier to interpret results, thanks to the guided process. The methodology proposed can be extended to numerous areas related to symbolic regression problems

Resolución de problemas de optimización combinatoria utilizando técnicas de computación evolutiva: una aplicación a la biomedicina

[Resumen] Cada día se genera una mayor cantidad de datos, tanto con respecto a su volumen como por el número de variables que involucran, lo cual representa un problema para las técnicas tradicionales. En muchos problemas el conjunto de soluciones posibles es tan elevado que la localización de una solución óptima es imposible en un tiempo razonable, por lo que es necesario emplear técnicas basadas en heurísticas. Se ha observado que las técnicas de computación evolutiva (CE) proporcionan resultados satisfactorios en situaciones en que técnicas tradicionales no los obtuvieron, en especial en su aplicación a datos biomédicos y relacionados con el diagnóstico de enfermedades. Así, en este trabajo se ha desarrollado un modelo basado en CE capaz de, a partir de unos datos de entrada etiquetados como sujetos sanos o enfermos, extraer expresiones con las que construir un modelo de clasificación. Este modelo ha sido validado tanto contra datos sintéticos como aplicado a un conjunto de datos clínicos reales, además de comparar sus resultados con métodos similares. Es de destacar que el modelo propuesto obtiene expresiones sencillas y que logra clasificar ambos tipos de conjuntos mejor que el resto de técnicas, resultando de gran utilidad como apoyo al diagnóstico clínico.[Resumo] Cada día xérase unha maior cantidade de datos, tanto con respecto ao seu volume como polo número de variables que involucran, o cal representa un problema para as técnicas tradicionais. En moitos problemas o conxunto de solucións posibles é tan elevado que a localización dunha solución óptima é imposible nun tempo razoable, polo que é necesario empregar técnicas baseadas en heurísticas. Observouse que as técnicas de computación evolutiva (CE) proporcionan resultados satisfactorios en situacións en que técnicas tradicionais non os obtiveron, en especial na súa aplicación a datos biomédicos e relacionados co diagnóstico de enfermidades. Así, neste traballo desenvolveuse un modelo baseado en CE capaz de, a partir duns datos de entrada etiquetados como suxeitos sans ou enfermos, extraer expresións coas que construír un modelo de clasificación. Este modelo foi validado tanto contra datos sintéticos como aplicado a un conxunto de datos clínicos reais, ademais de comparar os seus resultados con métodos similares. Compre destacar que o modelo proposto obtén expresións sinxelas e que logra clasificar ambos tipos de conxuntos mellor co resto de técnicas, resultando de gran utilidade como apoio ó diagnóstico clínico.[Abstract] Every day more data are being generated. Not only the volume of data increases, but also the number of variables does. This represents an issue for traditional techniques. Furthermore, many problems involve such a large set of possible solutions that finding the optimal solution in a reasonable amount of time is not feasible. Thus, using techniques based on heuristics becomes necessary. Evolutionary Computation (EC) has provided good results in situations in which traditional techniques did not, especially when applied to biomedical data and disease diagnosis. Therefore, in this work, a model based on EC has been developed. This model, based on an input set with data that belong to healthy or diseased subjects, is capable of extracting expressions in order to build a classification model. The model proposed in this thesis has been validated on generated data, as well as applied to real clinical data, comparing the results obtained with those of other similar techniques. It is worth pointing out that the model presented extracts simple expressions and performs better when classifying both types of data sets than other existing techniques. As a result, the model presented is expected to be very useful for clinical diagnostic support

Desarrollo y simplificación de redes de neuronas artificiales mediante el uso de técnicas de computación evolutiva

[Resumen] Esta Tesis propone el uso de técnicas de Computación Evolutiva (CE) con el objetivo de automatizar el proceso de desarrollo de Redes de Neuronas Artificiales (RR,NN.AA.). Tradicionalmente, el desarrollo de RR.NN.AA. es un proceso lento, marcado por el gran trabajo que debe de realizar el experto. Por su parte, los métodos existentes para el desarrollo automatizado de RR.NN.AA. han sido analizados, y como resultado se han hallado una serie de carencias graves. Con el objetivo de paliar estas carencias, y de lograr un sistema totalmente automatizado en todas las etapas de desarrollo de RR.NN.AA., se propone el uso de dos técnicas de CE: Programación Genética (PG) y Algoritmos Genéticos (AA.GG.) para lograr un modelo que tenga dichas características. Los resultados obtenidos en los experimentos realizados, así como en la comparación del modelo desarrollado con los existentes, muestran una alta eficiencia del sistema desarrollado, así como una serie de ventajas tales como una optimización de las redes conseguidas.Esta Tesis propone el uso de técnicas de Computación Evolutiva (CE) con el objetivo de automatizar el proceso de desarrollo de Redes de Neuronas Artificiales (RR.NN.AA.). Tradicionalmente, el desarrollo de RR.NN.AA. es un proceso lento, marcado por el gran trabajo que debe de realizar el experto. Por su parte, los métodos existentes para el desarrollo automatizado de RR.NN.AA. han sido analizados, y como resultado se han hallado una serie de carencias graves. Con el objetivo de paliar estas carencias, y de lograr un sistema totalmente automatizado en todas las etapas de desarrollo de RR.NN.AA., se propone el uso de dos técnicas de CE: Programación Genética (PG) y Algoritmos Genéticos (AA.GG.) para lograr un modelo que tenga dichas características

Modelo adaptativo para la gestión ambiental y energética de inmuebles de uso residencial y terciario

Programa Oficial de Doutoramento en Tecnoloxías da Información e as Comunicacións. 508V01[Resumen] Desde la entrada en vigor de la Directiva Europea 91 del 2002, relativa a la eficiencia energética de los edificios, la cual obligaba a los Estados miembros de la Unión Europea a establecer una metodología para determinar la eficiencia energética de los edificios mediante su trasposición a la legislación local; la evaluación del comportamiento energético y ambiental de los edificios, especialmente los que integran en parque de edificios existentes, ha adquirido una gran relevancia. Para cumplir estos objetivos de aumento de la eficiencia energética y de reducción de emisiones de dióxido de carbono en el sector de la edificación, es necesario disponer de la mayor cantidad de información posible sobre el comportamiento energético y ambiental de los edificios existentes. En España, el proceso de implantación de esta metodología para evaluar la eficiencia energética de los edificios existentes se ha producido con un cierto retraso, dándose dos circunstancias que dificultan su aplicación; por un lado no hay acceso público a los resultados de la labor certificadora realizada hasta la fecha, no disponiendo de información referente al comportamiento energético de estos edificios, que son los que presentan el comportamiento energético y ambiental más desfavorable. Por otro lado, no se dispone de modelos específicos que permitan predecir su comportamiento energético y ambiental en las distintas zonas climáticas de España. Por tal motivo, ante este grave y complejo problema, el empleo de nuevas técnicas de estudio de simulación energética para establecer el comportamiento energético y ambiental de los distintos tipos de edificios, resultan indispensables; tales como la utilización de técnicas y procedimientos de Inteligencia Artificial (en adelante IA) como son las Redes de Neuronas Artificiales y la Programación Genética. La presente investigación tiene por objeto demostrar la aplicabilidad de las Redes de Neuronas Artificiales y la Programación Genética al estudio del comportamiento energético y ambiental del edificio, así como de su eficiencia energética, proporcionando una potente y eficaz herramienta de apoyo a la labor certificadora. En este caso, se realiza el estudio sobre una muestra representativa del parque de edificios existentes, compuesta por inmuebles situados en el Noroeste de España y con diferentes características constructivas