Collaborative Multiobjective Evolutionary Algorithms in search of better Pareto Fronts. An application to trading systems

Technical indicators use graphic representations of data sets by applying various mathematical formulas to financial time series of prices. These formulas comprise a set of rules and parameters whose values are not necessarily known and depend on many factors: the market in which it operates, the size of the time window, and others. This paper focuses on the real-time optimization of the parameters applied for analyzing time series of data. In particular, we optimize the parameters of technical and financial indicators and propose other applications, such as glucose time series. We propose the combination of several Multi-objective Evolutionary Algorithms (MOEAs). Unlike other approaches, this paper applies a set of different MOEAs, collaborating to construct a global Pareto Set of solutions. Solutions for financial problems seek high returns with minimal risk. The optimization process is continuous and occurs at the same frequency as the investment time interval. This technique permits the application of non-dominated solutions obtained with different MOEAs simultaneously. Experimental results show that this technique increases the returns of the commonly used Buy \& Hold strategy and other multi-objective strategies, even for daily operations

Extinction risk of soil biota

No species lives on earth forever. Knowing when and why species go extinct is crucial for a complete understanding of the consequences of anthropogenic activity, and its impact on ecosystem functioning. Even though soil biota play a key role in maintaining the functioning of ecosystems, the vast majority of existing studies focus on aboveground organisms. Many questions about the fate of belowground organisms remain open, so the combined effort of theorists and applied ecologists is needed in the ongoing development of soil extinction ecology

Feminist Pragmatism in the Work of Justice Bertha Wilson

This paper explores the influence of feminism and pragmatism on the work of Justice Bertha Wilson. Inspired by a commitment to promoting equality and advancing justice, Justice Wilson’s approach to judging resonates with feminist pragmatism. This orientation is illustrated by the approach to legal interpretation that she endorsed — an approach that was premised upon the centrality of social context and experiential knowledge rather than abstract legal formalism. Furthermore, she sought to make decisions that advanced social justice, despite her understanding that there were often no ideal solutions in concrete legal cases. Thus, she made decisions that resolved specific legal issues in the short term, recognizing the practical constraints linked to broader patterns of systemic and intergenerational inequity, and the need to continually rethink the meaning and scope of evolving legal rights

GNBG: A Generalized and Configurable Benchmark Generator for Continuous Numerical Optimization

As optimization challenges continue to evolve, so too must our tools and understanding. To effectively assess, validate, and compare optimization algorithms, it is crucial to use a benchmark test suite that encompasses a diverse range of problem instances with various characteristics. Traditional benchmark suites often consist of numerous fixed test functions, making it challenging to align these with specific research objectives, such as the systematic evaluation of algorithms under controllable conditions. This paper introduces the Generalized Numerical Benchmark Generator (GNBG) for single-objective, box-constrained, continuous numerical optimization. Unlike existing approaches that rely on multiple baseline functions and transformations, GNBG utilizes a single, parametric, and configurable baseline function. This design allows for control over various problem characteristics. Researchers using GNBG can generate instances that cover a broad array of morphological features, from unimodal to highly multimodal functions, various local optima patterns, and symmetric to highly asymmetric structures. The generated problems can also vary in separability, variable interaction structures, dimensionality, conditioning, and basin shapes. These customizable features enable the systematic evaluation and comparison of optimization algorithms, allowing researchers to probe their strengths and weaknesses under diverse and controllable conditions

Missional encounter : approach for ministering to invisible peoples

This book explores Christian mission and the Mbuti Pygmies, a sub-group of Central African Pygmies who are mostly forest dwellers. The Pygmies are often still unseen and discriminated against, and as consequence, still remain unreached and unchurched. The missional encounter to reach and minister to the invisible is the key focus of this research. In order to minister to this population, this book proposes that mission among and for Pygmies should be conceived and practiced in the light of new paradigms in relation to the concept of conversion. Theological education should be a holistic Christ-like approach to reach and minister to the invisible.Author's summary: This study explores the Mbuti Pygmies, a sub-group of the Pygmy peoples, one of the main ethnic groups of the Democratic Republic of the Congo (DRC). The Mbuti Pygmies are settled mostly in the Ituri rainforest, and are, with regard to Christian mission, still unreached and unchurched. The oversight of the churches vis-à-vis these people is highlighted, through this book, as a challenge to Christian mission. This challenge is a result of the way Christian mission is understood and undertaken in Democratic Republic of the Congo, namely in the selective and exclusive way of missioning, according to which some peoples are targeted and others forsaken. Churches in the Democratic Republic of the Congo shy away from the Mbuti Pygmies probably because, on the one hand, these forest dwellers belong to the group of Pygmies whose existence as full human beings is enigmatic and very controversial. Because of the uniqueness of the Pygmy peoples in terms of physical features, culture, and way of life, on the other hand, the non-Pygmy peoples, including Christians, suffer from the complex of superiority that creates in them a spirit of discrimination against the Mbuti Pygmies. As the Mbuti Pygmies are discriminated against even by Christians, it is very difficult for them to be considered within the mission agendas of the churches. This is a challenging issue to the extent that the Mbuti Pygmies have become “invisible peoples” in the Christian mission enterprise. This real challenge to Christian mission in the Democratic Republic of the Congo is highlighted by two facts. Firstly, Christian mission is designed for all the nations to which the Mbuti Pygmies belong. Secondly, the churches, with their missional mandate to all the nations, shy away from the Mbuti Pygmies as if these people were outside the scope of Christian mission and, thus, unworthy of God’s grace and love. To remedy this challenge, with the aim of implementing Christian mission in the Democratic Republic of the Congo and throughout Central Africa, this study suggests a missional encounter as a way forward to addressing the Mbuti Pygmies. In practice, this may be implemented through the missionary conversion, the right perception of the Mbuti Pygmies as being fully made in the “image of God” and fully part of the “all nations”, promoting formal education among the Mbuti Pygmies, and sustaining the churches by an integrated theological education. (pages 21-22

A survey of evolutionary continuous dynamic optimization over two decades – part A

Many real-world optimization problems are dynamic. The field of dynamic optimization deals with such problems where the search space changes over time. In this two-part paper, we present a comprehensive survey of the research in evolutionary dynamic optimization for single-objective unconstrained continuous problems over the last two decades. In Part A of this survey, we propose a new taxonomy for the components of dynamic optimization algorithms, namely, convergence detection, change detection, explicit archiving, diversity control, and population division and management. In comparison to the existing taxonomies, the proposed taxonomy covers some additional important components, such as convergence detection and computational resource allocation. Moreover, we significantly expand and improve the classifications of diversity control and multi-population methods, which are under-represented in the existing taxonomies. We then provide detailed technical descriptions and analysis of different components according to the suggested taxonomy. Part B of this survey provides an indepth analysis of the most commonly used benchmark problems, performance analysis methods, static optimization algorithms used as the optimization components in the dynamic optimization algorithms, and dynamic real-world applications. Finally, several opportunities for future work are pointed out

Diseño, implementación y evaluación de nuevos algoritmos evolutivos para problemas dinámicos

En primer lugar, estudiamos los algoritmos paralelos distribuidos (dEA). Dicho modelo descentraliza la población en islas que evolucionan en paralelo e intercambian información mediante migraciones . Hemos demostrado cómo diferentes políticas de migración pueden ayudar a diseñar mejores dEA, capaces de lograr un equilibrio entre la convergencia (adaptarse rápidamente a los movimientos de los óptimos) y la especiación (búsqueda de múltiple subóptimos al mismo tiempo). Con ello se confirma la importancia de perseguir múltiples valores subóptimos en la optimización dinámica. Además, los resultados presentados en estos estudios cierran algunas brechas en la comprensión del comportamiento de dEA y, en general, todos los enfoques multi-poblacionales para DOP que intercambian algún tipo de información entre las subpoblaciones. También desde el desafío metodológico, estudiamos otro de los métodos muy utilizados para enfrentarse a DOP, los métodos que usan memoria global , con el fin de almacenar soluciones que luego son usadas para perseguir el óptimo. Dos aspectos claves en el diseño de estos métodos son el reemplazo y la recuperación de las soluciones de la memoria. Nuestro estudio, basado en un número representativo de criterios, de forma independiente y combinados también, descubrió cuál la efecto de cada estrategia en el rendimiento del EA en DOP. Cuando se probaron varias estrategias combinadas (muy común en esquemas de memoria reciente) se demostró que el orden en que se combinan las estrategias de memoria es importante. Especialmente la contribución a la diversidad de la memoria resultó ser una prioridad en el diseño de algoritmo, en contraposición con algunas implementaciones existentes. Estas implementaciones pudieran ahora beneficiarse de nuestro estudio para diseñar mejores algoritmos basados en memoria. En esta tesis doctoral también desarrollamos fundamentos teóricos, enfrentando otro de los desafíos actuales en EDO. Nosotros redefinimos el concepto de takeover time , una métrica muy usada para medir presión selectiva en optimización estática, que no tenía una noción clara EDO. Esto es porque el takeover time depende directamente de la mejor solución de la población y, en un DOP, la “mejor solución” cambia continuamente. No solo definimos el concepto de takeover time , también desarrollamos modelos matemáticos para calcular su valor, siendo esto otra de las cuestiones de investigación que nos planteamos. Nuestros modelos tienen en cuenta tanto características del EA como del DOP. Lo cual tiene mucha aplicación en EDO, como herramienta para conocer mejor los métodos actuales y cómo influyen sus parámetros y los del problema en el rendimiento de estos. Los modelos de takeover time propuestos permiten diseñar nuevos métodos adaptativos, capaces de ajustar el comportamiento del algoritmo de acuerdo con la dinámica de cambio experimentada. De hecho, en nuestra investigación no solo definimos el concepto y proponemos modelos de takeover para DOP, sino que también los usamos para construir un nuevo EA para EDO, denominado meEAμm . Este algoritmo se basa en los modelos de takeover para ajustar el operador de mutación y así controlar la convergencia del del EA a lo largo de la ejecución, adaptándose a distintos periodos y severidades de cambio en un DOP. Los resultados han validado las ventajas del nuevo algoritmo sobre el método de generar diversidad después de un cambio. Por último, también en esta tesis abordamos el tercer gran desafío en EDO, relacionado con el desarrollo de aplicaciones para DOP reales de nuestras ciudades. Por un lado, hemos desarrollado el sistema HITUL, para la optimización de los semáforos de una ciudad. Este problema es inherentemente dinámico, por los continuos cambios de la intensidad vehicular en la red de carreteras. No obstante, en este primer acercamiento no aplicamos directamente los nuevos algoritmos propuestos, sino que está más relacionado con el trabajo futuro, que en gran medida ya se ha iniciado para seguir trabajando en las líneas de impacto claras de aplicación real que se derivan de esta tesis. Además, iniciamos la implementación de una plataforma para la resolución de problemas DOP reales de transportación y movilidad inteligente y abordamos el uso del vehículo compartido en tiempo real (c arpooling dinámico). Este sistema facilita compartir un automóvil con otras personas que viajan en la misma dirección, y ayudan así a reducir los atascos y las emisiones de CO 2 al reducir el número de coches en la red vial. La aplicación que estamos desarrollando asigna personas y vehículos de forma óptima, en un contexto inherentemente dinámico de la demanda de pasajeros. En esta investigación en curso hacemos una interpretación de algunas fundamentos desarrollados como parte de nuestra investigación y que tienen una aplicación directa en escenarios reales, tales como la noción de takeover time . En resumen, hemos trabajado durante el tiempo de tesis en dotar a la investigación y a los resultados software de un realismo y usabilidad reales. Esto no es visible en publicaciones aún, pero nos está permitiendo desarrollar una aplicación para posible transferencia al mercado industrial en el dominio de la movilidad inteligente en entornos urbanos. Este trabajo futuro es ya una realidad hoy en día al momento de la defensa, arrojando resultados de mucho interés. Esperamos en poco tiempo tras la defensa de esta tesis doctoral estar en condiciones de explotar esto, ya que algunas empresas están interesadas en tal producto, permitiendo una transferencia universidad-empresa y teoría-práctica ideal como punto final a todo este trabajo.Los problemas de optimización dinámicos (DOP) están fuera del alcance del algoritmo evolutivo (EA) estándar debido al problema de la convergencia , en la medida en que convergen a un único punto del espacio de búsqueda, ellos pierden la diversidad necesaria para reaccionar y adaptarse después de un cambio en el problema. Pero a pesar de no estar directamente enfocados en problemas dinámicos, los EA también ofrecen muchas ventajas (simplicidad, robustez, paralelismo natural, etc.) que se pueden aprovechar en optimización dinámica si se diseñan métodos eficientes y eficaces para eliminar tales limitaciones. Esta es la motivación principal de los investigadores en el campo de la optimización dinámica evolutiva (EDO) y de la presente tesis doctoral. Esta investigación abordó el diseño, implementación y evaluación de nuevos AE para DOP, explorando y contribuyendo en la tres grandes áreas de desafíos actuales: ● Estudios metodológicos, ● Creación de fundamentos y ● Aplicaciones a problemas dinámicos reales

Robust optimization over time : a critical review

Robust optimization over time (ROOT) is the combination of robust optimization and dynamic optimization. In ROOT, frequent changes to deployed solutions are undesirable, which can be due to the high cost of switching between deployed solutions, limitations on the resources required to deploy new solutions, and/or the system’s inability to tolerate frequent changes in the deployed solutions. ROOT is dedicated to the study and development of algorithms capable of dealing with the implications of deploying or maintaining solutions over longer time horizons involving multiple environmental changes. This paper presents an in-depth review of the research on ROOT. The overarching aim of this survey is to help researchers gain a broad perspective on the current state of the field, what has been achieved so far, and the existing challenges and pitfalls. This survey also aims to improve accessibility and clarity by standardizing terminology and unifying mathematical notions used across the field, providing explicit mathematical formulations of definitions, and improving many existing mathematical descriptions. Moreover, we classify ROOT problems based on two ROOT-specific criteria: the requirements for changing or keeping deployed solutions and the number of deployed solutions. This classification helps researchers gain a better understanding of the characteristics and requirements of ROOT problems, which is crucial to systematic algorithm design and benchmarking. Additionally, we classify ROOT methods based on the approach they use for finding robust solutions and provide a comprehensive review of them. This survey also reviews ROOT benchmarks and performance indicators. Finally, we identify several future research directions