On the role of metaheuristic optimization in bioinformatics

Metaheuristic algorithms are employed to solve complex and large-scale optimization problems in many different fields, from transportation and smart cities to finance. This paper discusses how metaheuristic algorithms are being applied to solve different optimization problems in the area of bioinformatics. While the text provides references to many optimization problems in the area, it focuses on those that have attracted more interest from the optimization community. Among the problems analyzed, the paper discusses in more detail the molecular docking problem, the protein structure prediction, phylogenetic inference, and different string problems. In addition, references to other relevant optimization problems are also given, including those related to medical imaging or gene selection for classification. From the previous analysis, the paper generates insights on research opportunities for the Operations Research and Computer Science communities in the field of bioinformatics

The development and application of metaheuristics for problems in graph theory: A computational study

This thesis was submitted for the degree of Doctor of Philosophy and awarded by Brunel University.It is known that graph theoretic models have extensive application to real-life discrete optimization problems. Many of these models are NP-hard and, as a result, exact methods may be impractical for large scale problem instances. Consequently, there is a great interest in developing e±cient approximate methods that yield near-optimal solutions in acceptable computational times. A class of such methods, known as metaheuristics, have been proposed with success. This thesis considers some recently proposed NP-hard combinatorial optimization problems formulated on graphs. In particular, the min- imum labelling spanning tree problem, the minimum labelling Steiner tree problem, and the minimum quartet tree cost problem, are inves- tigated. Several metaheuristics are proposed for each problem, from classical approximation algorithms to novel approaches. A compre- hensive computational investigation in which the proposed methods are compared with other algorithms recommended in the literature is reported. The results show that the proposed metaheuristics outper- form the algorithms recommended in the literature, obtaining optimal or near-optimal solutions in short computational running times. In addition, a thorough analysis of the implementation of these methods provide insights for the implementation of metaheuristic strategies for other graph theoretic problems

LIPIcs, Volume 244, ESA 2022, Complete Volume

LIPIcs, Volume 244, ESA 2022, Complete Volum

Algoritmos meméticos para la resolución de problemas combinatorios de satisfacción con restricciones y con simetrías

Dicho análisis incluye un estudio del empleo de diferentes arquitecturas cooperativas que utilizan un variado número de algoritmos metaheurísticos e híbridos, apoyándonos en métodos estadísticos propuestos para la evaluación de este tipo de algoritmos.Este trabajo se enfoca en la resolución de problemas complejos de optimización, principalmente con el objetivo de prestar atención al modelado y ajuste de diversas técnicas metaheurísticas con el fin de resolver problemas de optimización con simetrías. La principal motivación para el desarrollo de esta investigación ha sido presentar una metodología que reúna las líneas principales que se deben seguir al momento de abordar este tipo de problemas. Es por ello que hemos utilizado un enfoque incremental de corte integrativo que involucre aspectos relacionados con la construcción o aplicación de modelos adecuados para la representación de los problemas objeto de estudio, considerando diferentes formas de representación enmarcados en la teoría de la dualidad, e intentando emplear algún mecanismo que permita reducir el paisaje de búsqueda (esto es, ruptura de simetrías). Se ha empleado un esquema de colaboración utilizando diferentes modelos de arquitectura, así como algoritmos híbridos evolutivos con diferentes métodos de búsqueda local. Además, consideraremos la utilización de un enfoque colaborativo entre las metaheurísticas propuestas a través de la definición de topologías de comunicación entre los diferentes componentes que participan en dicho esquema. Este enfoque propuesto se engloba dentro del paradigma de los algoritmos meméticos y ha sido validado empíricamente por medio dos problemas de optimización combinatoria que presentan un alto grado de complejidad, cuyos espacios de búsqueda son ricos en lo que se refiere a presencia de estados simétricos, y que han sido tradicionalmente formulados y resueltos por medio de técnicas de programación lineal entera (ILP) y programación con restricciones (CP). A tal fin, se presenta un extenso análisis de los resultados obtenidos con el fin de validar la adecuación y la eficacia de las técnicas metaheurísticas propuestas

Metaheurísticas de optimización multiobjetivo aplicadas a la inferencia filogenética y al alineamiento múltiple de secuencias

Para la Inferencia Filogenética se implementó el algoritmo MORPHY, el cual provee funcionalidades únicas en el estado del arte, ya que además de inferir arboles filogenéticos multiobjetivo a partir de secuencias de ADN (nucleótidos), provee soporte para secuencias de proteínas (amino-ácidos). Para el problema del Alineamiento Múltiple de Secuencias se implementó M2Align, un algoritmo multiobjetivo que optimiza simultáneamente tres métricas de calidad en los alineamientos: información estructural de las proteínas, porcentaje de columnas totalmente alineadas y porcentaje de residuos; además reduce los tiempos y esfuerzos computacionales requeridos por otros optimizadores multiobjetivo, gracias a la explotación de las capacidades que ofrecen las arquitecturas modernas basadas en clúster de procesadores multi-núcleo y; en comparación con otras 9 herramientas clásicas y comúnmente usadas por los biólogos actualmente, permite obtener una mejor calidad de los alineamientos basada en las tres métricas definidas. Todas las implementaciones realizadas en esta investigación se encuentran disponibles en el repositorio público Github para su libre acceso y distribución. Estos trabajos han dado lugar a las siguientes publicaciones: tres artículos en revistas internacionales indexadas en el JCR, la primera, Methods in Ecology and Evolution de primer cuartil, en la que se publicó el framework MO-Phylogenetics, la segunda, International Journal of Intelligent Systems de segundo cuartil, en la que se publicó el análisis comparativo biobjetivo de algoritmos sobre el Alineamiento Múltiple de Secuencias, y la tercera en la revista Bioinformatics, en la que se publicó la propuesta algorítmica M2Align; un artículo en una revista internacional no indexada en el JCR llamada Progress in Artificial Intelligence, en el que se publicó el análisis algorítmico de una formulación de tres objetivos al problema del Alineamiento Múltiple de Secuencias y dos participaciones en congresos internacionales, la primera en el 5th International Work-Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering iWBBIO 2017 en la que se presentó el framework jMetalMSA y la segunda en el 7th European Symposium on Computational Intelligence and Mathematics ESCIM 2015 donde se presentó un estudio inicial de metaheurísticas multiobjetivo aplicadas al Alineamiento Múltiple de Secuencias.La temática sobre la que ha girado esta tesis doctoral ha sido la optimización de dos problemas del campo de la Bioinformática: la Inferencia Filogenética y al Alineamiento Múltiple de Secuencias usando metaheurísticas multiobjetivo. Se ha partido de una revisión inicial de los trabajos publicados sobre ambas temáticas, que nos ha permitido introducirnos en los temas biológicos específicos de cada problema. Una vez estudiado los detalles de ambos problemas, se desarrollaron dos frameworks de optimización para hacer frente a ambos problemas: MO-Phylogenetics para la Inferencia Filogenética y jMetalMSA para el Alineamiento Múltiple de Secuencias. Con ayuda de sus funcionalidades se realizaron estudios comparativos entre metaheurísticas multiobjetivo clásicas y modernas del estado del arte sobre formulaciones de dos y tres objetivos de ambos problemas, con el objetivo de conocer su rendimiento y capacidad de desarrollo. A partir de estos resultados se logró definir dos propuestas algorítmicas para cada problema, las cuales fueron implementados en ambos frameworks

Abstract Scatter Search with Path Relinking for Phylogenetic Inference

We propose the use of scatter search with path relinking for the inference of phylogenetic trees. Solutions are here represented as trees whose leaves span the set of species under study. These trees are evaluated using a minimum weight criterion under the ultrametric model. The main features of this approach are the utilization of a crossover-based schema for diversification generation, the use of path relinking for solution combination, and the utilization of an improvement method based on internal rotations of subtrees. The resulting algorithm is compared to other approaches such as evolutionary and memetic algorithms, using real data as benchmark. Scatter search provides better results for these instances