Solving the DNA fragment assembly problem with a parallel discrete firefly algorithm implemented on GPU

The Deoxyribonucleic Acid Fragment Assembly Problem (DNA-FAP) consists in reconstructing a DNA chain from a set of fragments taken randomly. This problem represents an important step in the genome project. Several authors are proposed different approaches to solve the DNA-FAP. In particular, nature-inspired algorithms have been used for its resolution. Even they were obtaining good results; its computational time associated is high. The bio-inspired algorithms are iterative search processes that can explore and exploit efficiently the solution space. Firefly Algorithm is one of the recent evolutionary computing models which is inspired by the flashing light behaviour of fireflies. Recently, the Graphics Processing Units (GPUs) technology are emerge as a novel environment for a parallel implementation and execution of bio-inspired algorithms. Therefore, the use of GPU-based parallel computing it is possible as a complementary tool to speed-up the search. In this work, we design and implement a Discrete Firefly Algorithm (DFA) on a GPU architecture in order to speed-up the search process for solving the DNA Fragment Assembly Problem. Through several experiments, the efficiency of the algorithm and the quality of the results are demonstrated with the potential to applied for longer sequences or sequences of unknown length as well.Fil: Vidal, Pablo Javier. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Caleta Olivia. Departamento de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Centro de Investigaciones y Transferencia Golfo San Jorge. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigaciones y Transferencia Golfo San Jorge. Universidad Nacional de la Patagonia "San Juan Bosco". Centro de Investigaciones y Transferencia Golfo San Jorge; ArgentinaFil: Olivera, Ana Carolina. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Centro de Investigaciones y Transferencia Golfo San Jorge. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigaciones y Transferencia Golfo San Jorge. Universidad Nacional de la Patagonia "San Juan Bosco". Centro de Investigaciones y Transferencia Golfo San Jorge; Argentina. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Académica Caleta Olivia. Departamento de Ciencias Exactas y Naturales; Argentin

A novel hybrid multi-objective metamodel-based evolutionary optimization algorithm

Optimization via Simulation (OvS) is an useful optimization tool to find a solution to an optimization problem that is difficult to model analytically. OvS consists in evaluating potential solutions through simulation executions; however, its high computational cost is a factor that can make its implementation infeasible. This issue also occurs in multi-objective problems, which tend to be expensive to solve. In this work, we present a new hybrid multi-objective OvS algorithm, which uses Kriging-type metamodels to estimate the simulations results and a multi-objective evolutionary algorithm to manage the optimization process. Our proposal succeeds in reducing the computational cost significantly without affecting the quality of the results obtained. The evolutionary part of the hybrid algorithm is based on the popular NSGA-II. The hybrid method is compared to the canonical NSGA-II and other hybrid approaches, showing a good performance not only in the quality of the solutions but also as computational cost saving.Fil: Baquela, Enrique Gabriel. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional San Nicolás; ArgentinaFil: Olivera, Ana Carolina. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto para las Tecnologías de la Informacion y las Comunicaciones; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

La economía política del proceso presupuestal: El caso de Colombia

Este estudio de la economía política del proceso presupuestal presenta el caso de Colombia. El documento brinda una descripción de los actores principales involucrados en el proceso presupuestario y de sus interacciones. Describe los principales determinantes políticos y económicos del desempeño fiscal y considera el impacto de los arreglos políticos e institucionales que gobiernan el funcionamiento del proceso presupuestario en sus diferentes etapas.

La economía política del proceso presupuestal en Colombia.

Los resultados fiscales colombianos en términos de sostenibilidad, adaptabilidad y eficiencia son menos favorables a los que se podrían predecir de acuerdo a las reglas formales del proceso presupuestal, lo que sugiere que existen otros elementos que explican el desempeño fiscal. Entre estos se encuentran las inflexibilidades (p. ej. gasto predeterminado y rentas de destinación específica). Otro factor, y el tema central de esta investigación, se relaciona con la economía política del proceso presupuestal en la práctica. El documento analiza las diferentes etapas del proceso presupuestal, los actores de cada una de ellas y los incentivos bajo los cuales actúan. Los datos para el período 1970-2005 indican que la mayor influencia política se presenta durante la etapa de adiciones y otras modificaciones a lo largo de la ejecución del presupuesto.Economía política, Procesos presupuestales, Presupuesto Nacional

Hiperheurística diseñada para un problema de localización y transporte público

Se propone aquí el empleo de una hiperheurística para resolver un problema de localización y transporte. El trabajo presenta una clasificación en el campo de las hiperheurísticas, se establecen claramente los beneficios que proporcionan y se exponen las nuevas tendencias en su utilización. Se plantea un modelo de una hiperheurística aleatoria basada en metaheurísticas. Las metaheurísticas empleadas en el modelo son: Recocido Simulado (SA: Simulated Annealing) y Optimización por Colonia de Hormigas (ACO: Ant Colony Optimization). Se destacan las debilidades y fortalezas que éstas presentan, y se hace hincapié en la importancia de la calibración de los parámetros asociados. Se propone un simple algoritmo que resuelve una instancia basada en una línea existente de transporte público de pasajeros. Se demuestra que la hiperheurística obtiene resultados satisfactorios, eligiendo aleatoriamente la técnica a utilizar en cada iteración. Así, las técnicas logran combinarse para obtener un equilibrio entre la diversificación y la intensificación en la búsqueda de soluciones. Esto implica disminuir la cantidad de evaluaciones a realizar y mejorar los tiempos de cómputos para la obtención de una solución satisfactoria.Fil: Rodriguez, Diego Alejandro. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Cs.exactas - Cons.de Investigacion; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnológico Bahia Blanca. Planta Piloto de Ingenieria Quimica (i). Grupo Vinculado Al Plapiqui - Investigación y Desarrollo en Tecnologia Quimica; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingenieria de la Computacion. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computacion Cientifica; ArgentinaFil: Olivera, Ana Carolina. Universidad Nacional de la Patagonia Austral. Unidad Academica Caleta Olivia. Departamento de Cs.exactas y Naturales; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingenieria de la Computacion. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computacion Cientifica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Brignole, Nelida Beatriz. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnológico Bahia Blanca. Planta Piloto de Ingenieria Quimica (i). Grupo Vinculado Al Plapiqui - Investigación y Desarrollo en Tecnologia Quimica; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingenieria de la Computacion. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computacion Cientifica; Argentin

Vehicle routing for public transport with adapted simulated annealing

This paper presents an Adapted Simulated Annealing (ASA) algorithm to solve an instance of the vehicle routing problem (VRP): the intercity public transport problem (IPTP). This combinatorial optimization problem was effectively solved by means of a robust method. Its performance was achieved thanks to the incorporation of an auxiliary memory and a novel choice of the neighbours. The model is based on initial random solutions capable of generating appropriate bus routes and frequencies in a large solution space. We have established a search strategy that provides excellent responses at the process level. The intercity line linking Bahía Blanca and Punta Alta was chosen with the intention of evaluating ASA performance. The real traffic-behavior has been represented by means of the simulation software called SUMO. The computational results clearly indicate that the proposed approach constitutes an improvement in the ability to search for high quality solutions that facilitates the convergence.Fil: Rodriguez, D. A.. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Bahia Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química (I). Grupo Vinculado al Plapiqui - Investigación y Desarrollo en Tecnología Química; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computación Científica; ArgentinaFil: Olivera, Ana Carolina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computación Científica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Brignole, Nélida Beatriz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Bahia Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química (I). Grupo Vinculado al Plapiqui - Investigación y Desarrollo en Tecnología Química; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computación Científica; Argentin

Metaheurística ACO para resolver un problema de transporte

Se propone una técnica metaheurística que resuelve problemas de localización y ruteo considerando restricciones de capacidad en los vehículos y satisfacción de la demanda. El estudio se enfoca en el problema de transporte público y tiene como objetivos: I. Encontrar las mejores localizaciones para las paradas de los colectivos y II. Determinar las rutas que minimicen el costo de brindar el servicio. El algoritmo que determina la ubicación de las paradas está basado en la técnica de optimización por colonia de hormigas y está implementado en Java. El software GAMS es utilizado para la evaluación de las potenciales soluciones y la determinación de las rutas. Se presenta un caso de estudio asociado a la ciudad de Bahía Blanca, Argentina. El enfoque propuesto provee resultados computacionales satisfactorios para las instancias propuestas, determinando soluciones adecuadas en tiempos de cómputo razonables. Además, responde correctamente a cambios en el modelo, como por ejemplo en la capacidad de los colectivos.Fil: Rodriguez, Diego Alejandro. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química (i); Argentina. Universidad Nacional del Sur . Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computación Científica; ArgentinaFil: Olivera, Ana Carolina. Universidad Nacional del Sur . Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computación Científica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Brignole, Nelida Beatriz. Universidad Nacional del Sur . Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computación Científica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química (i); Argentin

Optimising Multilayer Perceptron weights and biases through a Cellular Genetic Algorithm for medical data classification

In recent years, technology in medicine has shown a significant advance due to artificial intelligence becoming a framework to make accurate medical diagnoses. Models like Multilayer Perceptrons (MLPs) can detect implicit patterns in data, allowing identifying patients conditions that cannot be seen easily. MLPs consist of biased neurons arranged in layers, connected by weighted connections. Their effectiveness depends on finding the optimal weights and biases that reduce the classification error, which is usually done by using the Back Propagation algorithm (BP). But BP has several disadvantages that could provoke the MLP not to learn. Metaheuristics are alternatives to BP that reach high-quality solutions without using many computational resources. In this work, the Cellular Genetic Algorithm (CGA) with a specially designed crossover operator called Damped Crossover (DX), is proposed to optimise weights and biases of the MLP to classify medical data. When compared against state-of-the-art algorithms, the CGA configured with DX obtained the minimal Mean Square Error value in three out of the five considered medical datasets and was the quickest algorithm with four datasets, showing a better balance between time consumed and optimisation performance. Additionally, it is competitive in enhancing classification quality, reaching the best accuracy with two datasets and the second-best accuracy with two of the remaining.Fil: Rojas, Matias Gabriel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza; Argentina. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto para las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones; ArgentinaFil: Olivera, Ana Carolina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza; Argentina. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto para las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones; Argentina. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ingeniería; ArgentinaFil: Vidal, Pablo Javier. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mendoza; Argentina. Universidad Nacional de Cuyo. Instituto para las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones; Argentina. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ingeniería; Argentin