Memetic Artificial Bee Colony Algorithm for Large-Scale Global Optimization

Memetic computation (MC) has emerged recently as a new paradigm of efficient algorithms for solving the hardest optimization problems. On the other hand, artificial bees colony (ABC) algorithms demonstrate good performances when solving continuous and combinatorial optimization problems. This study tries to use these technologies under the same roof. As a result, a memetic ABC (MABC) algorithm has been developed that is hybridized with two local search heuristics: the Nelder-Mead algorithm (NMA) and the random walk with direction exploitation (RWDE). The former is attended more towards exploration, while the latter more towards exploitation of the search space. The stochastic adaptation rule was employed in order to control the balancing between exploration and exploitation. This MABC algorithm was applied to a Special suite on Large Scale Continuous Global Optimization at the 2012 IEEE Congress on Evolutionary Computation. The obtained results the MABC are comparable with the results of DECC-G, DECC-G*, and MLCC.Comment: CONFERENCE: IEEE Congress on Evolutionary Computation, Brisbane, Australia, 201

A HYBRID DIFFERENTIAL EVOLUTION FOR NON-SMOOTH OPTIMIZATION PROBLEMS

Solving high dimentional, multimodal, non-smooth global optimization problems faces challenges concerning quality of solution, computational costs or even the impossibility of solving the problem. Evolutionary algorithms, in particular, differential evolution algorithm proved itself as good method of global optimization. On the other side, approach based on subgradient methods are good for optimizing non-smooth functions. Combination of these two approaches enables to improve the quality of the algorithm, using the best features of both methods. In this paper, a new hybrid evolutionary approach based on differential evolution and subgradient algorithm as the local search procedure is proposed. Behavior of the proposed SSGDE algorithm was studied in a numerical experiment on three groups of generated tests. Comparison of the new hybrid algorithm with the pure DE approach showed the advantage of the SSGDE. It has been experimentally established that the proposed method finds the global minimum in the best way for all considered dimensions of the problem with respect to the differential evolution method. The SSGDE algorithm showed the best results with a significant increase in the number of functions

Algoritmos Meméticos con Propiedades Self-* para la Optimización de Problemas Complejos

Las propiedades self-* de un sistema son aquellas que le permiten controlar de forma autónoma diferentes aspectos de su funcionamiento. En esta tesis doctoral se estudia el diseño y desarrollo de algoritmos meméticos con propiedades self-* a partir de una clase de algoritmo multimemético (MMA) con estructura espacial. En este MMA la población se dispone conforme a una cierta topología que permite restringir las interacciones entre los individuos, y en él los memes se definen como reglas de reescritura. Estos memes están sujetos a un proceso evolutivo propio similar al de la evolución genética mediante el cual pueden variar su estructura y complejidad, auto-optimizando de esta forma el proceso de búsqueda local. En este contexto se estudia la propagación y difusión de los memes a través de la población, proceso en el que la calidad de estos últimos solo se percibe indirectamente por el efecto que producen sobre los genotipos. Considerando el modelo teórico anterior como sustrato se incorporan características adicionales al MMA. Por un lado se crean algoritmos híbridos con el uso de modelos probabilísticos para la generación de la descendencia utilizando algoritmos de estimación de distribuciones (EDAs) y por otro, se consideran MMAs basados en islas. Este último modelo distribuido es objeto de un estudio más detallado, analizándose cómo afecta a su funcionamiento la utilización de diferentes políticas de migración de individuos entre nodos y el impacto que sobre el rendimiento de los mismos tiene la inestabilidad del entorno donde se ejecutan. Para ello se diseñan mecanismos de tolerancia a fallos y se estudia la utilización de redes complejas como topología de interconexión de los nodos. Asimismo, se proporciona al algoritmo la capacidad de escalabilidad automática mediante técnicas de auto-equilibrado de la carga, de forma tal que el propio MMA sea capaz, por sí mismo y sin necesidad de recurrir a un control central, de auto-adaptarse a la volatilidad del entorno. Finalmente se incorporan procedimientos de auto-reparación para compensar el deterioro producido por dicha inestabilidad: (i) auto-muestreo a través de un modelo probabilístico dinámico sobre las poblaciones de los nodos y (ii) auto-adaptación de la topología de interconexión a medida que diferentes nodos de cómputo entran o abandonan el sistema. Los experimentos realizados permiten concluir que la auto-adaptación de los memes contribuye a mejorar el rendimiento del MMA, así como que los modelos híbridos que utilizan EDAs proporcionan resultados notables, preferentemente los basados en distribuciones bivariadas. Con respecto al modelo de islas, las políticas de migración relativas a la selección de los migrantes o la estrategia de reemplazo de estos en la isla receptora son determinantes. Asimismo, las estrategias de gestión de fallos basadas en puntos de restauración mitigan la degradación del rendimiento conforme la red se vuelve más volátil, si bien conllevan sobrecargas computacionales. Como alternativa, la incorporación de propiedades self-* tales como el auto-equilibrado de la carga, el auto-muestreo probabilístico o la auto-adaptación de la topología de la red, tiene un impacto claramente positivo en el sistema, limitando su degradación en escenarios altamente inestables