Performance analysis for genetic algorithms.

Genetic algorithms have been shown effective for solving complex optimization problems such as job scheduling, machine learning, pattern recognition, and assembly planning. Due to the random process involved in genetic algorithms, the analysis of performance characteristics of genetic algorithms is a challenging research topic. Studied in this dissertation are methods to analyze convergence of genetic algorithms and to investigate whether modifications made to genetic algorithms, such as varying the operator rates during the iterative process, improve their performance. Both statistical analysis, which is used for investigation of different modifications to the genetic algorithm, and probability analysis, which is used to derive the expectation of convergence, are used in the study. The Wilcoxon signed rank test is used to examine the effects of changing parameters in genetic algorithms during the iterations. A Markov chain is derived to show how the random selection process affects the genetic evolution, including the so called genetic drift and preferential selection. A link distance is introduced as a numerical index for the study of the convergence process of order-based genetic algorithms. Also studied are the effects of random selection, mutation operator, and the combination of both to the expected average link distance. The genetic drift is shown to enforce the convergence exponentially with increase in the number of iterations. The mutation operator, on the other hand, suppresses the convergence. The combined results of these two parameters lead to a general formula for the estimation of the expected number of iterations needed to achieve convergence for the order-based genetic algorithm with selection and mutation and provide important insights about how order-based genetic algorithms converge

Diseño e implementación de un navegador de conceptos enlazados en el dominio de Ciencias de la computación

En la actualidad, la World Wide Web es una de las fuentes principales de información, siendo un espacio que se encuentra en constante crecimiento, puesto que cada vez mas personas cuentan con acceso a internet. Sin embargo, esto genera múltiples problemas entre los que podemos mencionar como la duplicidad de información, que dificulta la búsqueda de información relevante a los usuarios, quienes utilizan herramientas como motores de búsqueda para esta tarea. Ante esta situación surgió la Web Semántica, extensión de la Web tradicional, en donde la información es comprensible tanto para las personas como para las máquinas. Para publicar información en este espacio existen un conjunto de prácticas conocido como Linked Data, que permiten que la información se estructure según su significado y relación entre los datos que la componen, lo que facilita la labor de búsqueda y permite el descubrimiento de nueva información, generando valor a usuarios como investigadores, que constantemente se encuentran en búsqueda de conocimientos. Toda la información en constante crecimiento contenida en la Web Semántica puede ser accedida simplemente mediante navegadores convencionales; sin embargo, esta se encuentra en su mayoría en formato RDF, por lo que el usuario común no podrá comprender su contenido. Para que la información pueda ser de utilidad, se necesitan conocimientos en conceptos como RDF y XML, lo que limita gran parte del potencial actual de la Web Semántica a los especialistas en dicha área. El presente proyecto implementa un navegador de Linked Data, mediante el cual los usuarios pueden consultar información en el dominio de las ciencias de la computación, dicha información es obtenida de la Web Semántica, permitiendo el descubrimiento de información relevante, contribuyendo así a la expansión de dicha tecnología, que busca unificar y estructurar toda la información contenida en la web. Para la elaboración del proyecto, se implementó un módulo de procesamiento de consultas, en donde el usuario ingresa una cadena de búsqueda, al igual que en un motor de búsqueda tradicional y mediante esta cadena se obtienen posibles propiedades, que son enviadas a manera de consultas en lenguaje SPARQL, a partir de cuyos resultados se construyen estructuras RDFs que muestran los conceptos y la información presentada en una interfaz gráfica para que el usuario pueda visualizarla y navegar a través de dichos conceptos, permitiendo el descubrimiento de información relevante.Tesi

A grammar-based technique for genetic search and optimization

The genetic algorithm (GA) is a robust search technique which has been theoretically and empirically proven to provide efficient search for a variety of problems. Due largely to the semantic and expressive limitations of adopting a bitstring representation, however, the traditional GA has not found wide acceptance in the Artificial Intelligence community. In addition, binary chromosones can unevenly weight genetic search, reduce the effectiveness of recombination operators, make it difficult to solve problems whose solution schemata are of high order and defining length, and hinder new schema discovery in cases where chromosome-wide changes are required.;The research presented in this dissertation describes a grammar-based approach to genetic algorithms. Under this new paradigm, all members of the population are strings produced by a problem-specific grammar. Since any structure which can be expressed in Backus-Naur Form can thus be manipulated by genetic operators, a grammar-based GA strategy provides a consistent methodology for handling any population structure expressible in terms of a context-free grammar.;In order to lend theoretical support to the development of the syntactic GA, the concept of a trace schema--a similarity template for matching the derivation traces of grammar-defined rules--was introduced. An analysis of the manner in which a grammar-based GA operates yielded a Trace Schema Theorem for rule processing, which states that above-average trace schemata containing relatively few non-terminal productions are sampled with increasing frequency by syntactic genetic search. Schemata thus serve as the building blocks in the construction of the complex rule structures manipulated by syntactic GAs.;As part of the research presented in this dissertation, the GEnetic Rule Discovery System (GERDS) implementation of the grammar-based GA was developed. A comparison between the performance of GERDS and the traditional GA showed that the class of problems solvable by a syntactic GA is a superset of the class solvable by its binary counterpart, and that the added expressiveness greatly facilitates the representation of GA problems. to strengthen that conclusion, several experiments encompassing diverse domains were performed with favorable results

Diseño de sistemas borrosos recurrentes mediante estrategias evolutivas y su aplicación al análisis de señales y reconocimiento de patrones

Se utilizan algoritmos genéticos para diseñar sistemas borrosos recurrentes destinados a formar parte de un sistema de reconocimiento de patrones. El problema investigado es la aplicación de los sistemas borrosos recurrentes en la clasificación de series de datos. Los sistemas borrosos recurrentes empleados son máquinas finitas de estados borrosas. Los algoritmos genéticos ajustan los parámetros de estas máquinas. En concreto, se han utilizado los algoritmos genéticos en el contexto de los sistemas clasificadores, y se han implementado dos algoritmos distintos bajo esta filosofía de sistemas: un algoritmo tipo Pittsburgh y un algoritmo tipo Michigan. Se han realizado una gran variedad de experimentos de validación donde el objetivo es comprobar la capacidad de clasificación de la máquina finita de estados borrosa encontrada con algoritmos de búsqueda tipo Pittsburgh o tipo Michigan sobre series de datos procedentes de modelos ocultos de Markov. Estos resultados de clasificación se han comparado con los resultados de un algoritmo de referencia ya establecido para estos sistemas: el algoritmo de Baum-Welch. Estos experimentos demostraron la capacidad de aprendizaje y la capacidad de clasificación de los sistemas desarrollados. Por último, se realizó una aplicación práctica en la que se aplica la metodología propuesta sobre la clasificación de series de datos reales. En concreto, se intenta caracterizar núcleos celulares de imágenes médicas de citologías para su posterior clasificación en dos categorías: sano/patológico. Para tal fin, se contó con la colaboración de un experto del dominio. Se realizaron diversos experimentos sobre distintos tipos de citologías: citologías de tejido de mama, citologías peritoneales y citologías de pleura. La característica bajo estudio que se extrae de los núcleos que se desea clasificar es la distribución de cromatina en los mismos. Se diseño una medida original, sencilla y específica que recoge esta información relativa a la naturaleza del núcleo. Esta medida es una serie de datos que constituye la entrada al sistema clasificador borroso propuesto. Tras analizar los resultados de clasificación obtenidos se pudo comprobar la validez de la medida escogida así como la validez de la metodología propuesta. Además, se realizó una comparativa de resultados con otros sistemas de clasificación, como por ejemplo, métodos borrosos de clustering y redes neuronales. Esta compartiva refleja que el sistema borroso propuesto presenta una mayor capacidad de generalización. Por último, comentar que se realizó una evaluación de todos estos clasificadores bajo el punto de vista del diagnóstico médico con el análisis ROC. En todos los casos estudiados, las curvas ROC para los clasificadores borrosos resultaron ser mejores