Contrasting main selection methods in genetic algorithms

In genetic algorithms selection mechanisms aim to favour reproduction of better individuals imposing a direction on the search process. It does not create new individuals; instead it selects comparatively good individuals from a population and typically does it according to their fitness. The idea is that interacting with other individuals (competition), those with higher fitness have a higher probability to be selected for mating. In that manner, because the fitness of an individual gives a measure of its "goodness", selection introduces the influence of the fitness function to the evolutionary process. Moreover, selection is the only operator of genetic algorithm where the fitness of an individual affects the evolution process. In such a process two important, strongly related, issues exist: selective pressure and population diversity. They are the sides of the same coin: exploitation of information gathered so far versus exploration of the searching space. Selection plays an important role here because strong selective pressure can lead to premature convergence and weak selective pressure can make the search ineffective [14]. Focussing on this equilibrium problem significant research has been done. In this work we introduce the main properties of selection, the usual selection mechanisms and finally show the effect of applying proportional, ranking and tournament selection to a set of well known multimodal testing functions on simple genetic algorithms. These are the most widely used selection mechanisms and each of them has their own features. A description of each method, experiment and statistical analyses of results under different parameter settings are reported.Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Improving evolutionary algorithms performance by extending incest prevention

Provision of population diversity is one of the main goals to avoid premature convergence in Evolutionary Algorithms (EAs). In this way the risk of being trapped in local optima is minimised. Eshelman and Shaffer [4] attempted to maintain population diversity by using diverse strategies focusing on mating, recombination and replacement. One of their approaches, called incest prevention, avoided mating of pairs showing similarities based on the parent’s hamming distance. Conventional selection mechanisms does not consider if the members of the new population have common ancestors and consequently due to a finite fixed population size, a loss of genetic diversity can frequently arise. This paper shows an extended approach of incest prevention by maintaining information about ancestors within the chromosome and modifying the selection for reproduction in order to impede mating of individuals belonging to the same “family”, for a predefined number of generations. This novel approach was tested on a set of multimodal functions. Description of experiments and analyses of improved results are also shown.Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Structural mechanism for regulation of the AAA-ATPases RUVBL1-RUVBL2 in the R2TP co-chaperone revealed by cryo-EM

The human R2TP complex (RUVBL1-RUVBL2-RPAP3-PIH1D1) is an HSP90 co-chaperone required for the maturation of several essential multiprotein complexes, including RNA polymerase II, small nucleolar ribonucleoproteins, and PIKK complexes such as mTORC1 and ATR-ATRIP. RUVBL1-RUVBL2 AAA-ATPases are also primary components of other essential complexes such as INO80 and Tip60 remodelers. Despite recent efforts, the molecular mechanisms regulating RUVBL1-RUVBL2 in these complexes remain elusive. Here, we report cryo-EM structures of R2TP and show how access to the nucleotide-binding site of RUVBL2 is coupled to binding of the client recruitment component of R2TP (PIH1D1) to its DII domain. This interaction induces conformational rearrangements that lead to the destabilization of an N-terminal segment of RUVBL2 that acts as a gatekeeper to nucleotide exchange. This mechanism couples protein-induced motions of the DII domains with accessibility of the nucleotide-binding site in RUVBL1-RUVBL2, and it is likely a general mechanism shared with other RUVBL1-RUVBL2-containing complexes

Algoritmos evolutivos paralelos: implementaciones sobre un modelo unificado

En la actualidad los algoritmos evolutivos (AE) se usan para buscar soluciones a problemas complejos para los cuales otras técnicas pueden insumir mucho tiempo y que, por lo general, proveen una única solución óptima. Una tendencia actual consiste en disponer de la mayor cantidad de recursos computacionales para alcanzar los resultados de forma más rápida por medio de un trabajo cooperativo. La inclusión del paralelismo, distribución de tareas en varios procesadores, en el diseño de los algoritmos evolutivos ha sido muy importante dando lugar a mecanismos de búsqueda y optimización mejorados: algoritmos evolutivos paralelos. Este trabajo presenta una breve revisión de los algoritmos evolutivos paralelos. Además, realiza un análisis comparativo del comportamiento de estos algoritmos con su versión secuencial, a fin de identificar cuáles son sus aciertos y debilidades. El paquete de software utilizado responde a un modelo unificado desarrollado en la Universidad de Málaga. La evaluación de los algoritmos se realiza analizando los resultados obtenidos para dos problemas de optimización bien conocidos como lo son: OneMax y Mochila Binaria.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes (ASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Algoritmos evolutivos paralelos: implementaciones sobre un modelo unificado

En la actualidad los algoritmos evolutivos (AE) se usan para buscar soluciones a problemas complejos para los cuales otras técnicas pueden insumir mucho tiempo y que, por lo general, proveen una única solución óptima. Una tendencia actual consiste en disponer de la mayor cantidad de recursos computacionales para alcanzar los resultados de forma más rápida por medio de un trabajo cooperativo. La inclusión del paralelismo, distribución de tareas en varios procesadores, en el diseño de los algoritmos evolutivos ha sido muy importante dando lugar a mecanismos de búsqueda y optimización mejorados: algoritmos evolutivos paralelos. Este trabajo presenta una breve revisión de los algoritmos evolutivos paralelos. Además, realiza un análisis comparativo del comportamiento de estos algoritmos con su versión secuencial, a fin de identificar cuáles son sus aciertos y debilidades. El paquete de software utilizado responde a un modelo unificado desarrollado en la Universidad de Málaga. La evaluación de los algoritmos se realiza analizando los resultados obtenidos para dos problemas de optimización bien conocidos como lo son: OneMax y Mochila Binaria.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes (ASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sistemas inteligentes distribuidos para resolver problemas de optimización

En la comunidad científica se observa una importante tendencia por resolver problemas de optimización, a través de la utilización de algoritmos tanto exactos como heurísticos. Esto se debe a que nos enfrentamos con nuevos problemas ingenieriles y recursos computacionales, tales como tipos de máquinas, redes y entornos como Internet. Los problemas de optimización más atacados son los de: asignación de recursos, balance en la línea de ensamblaje, planificación y programación (scheduling), corte y empaquetado de una o varias dimensiones (cutting/packing), etc. Y ellos cuentan con la particularidad de cubrir una importante cantidad de problemas ingenieriles y productivos en nuestra región, y su aplicación puede producir un favorable impacto económico. El objetivo principal de esta línea de investigación comprende el diseño y desarrollo de algoritmos en entornos distribuidos para la resolución de problemas de creciente dificultad (NP-duros), utilizando técnicas heurísticas y exactas tales como el recocido simulado, búsqueda tabú, búsqueda local y sus posibles hibridaciones, como así también diferentes técnicas relacionadas con los algoritmos evolutivos. De estos algoritmos se analizará la relación eficacia/eficiencia para obtener patrones del comportamiento de los mismos. La implementación en entornos distribuidos se realizará para que a través del paralelismo de las operaciones se puedan alcanzar soluciones de alta calidad rápidamente.Eje: Inteligencia artificialRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sistemas inteligentes distribuidos para resolver problemas de optimización

En la comunidad científica se observa una importante tendencia por resolver problemas de optimización, a través de la utilización de algoritmos tanto exactos como heurísticos. Esto se debe a que nos enfrentamos con nuevos problemas ingenieriles y recursos computacionales, tales como tipos de máquinas, redes y entornos como Internet. Los problemas de optimización más atacados son los de: asignación de recursos, balance en la línea de ensamblaje, planificación y programación (scheduling), corte y empaquetado de una o varias dimensiones (cutting/packing), etc. Y ellos cuentan con la particularidad de cubrir una importante cantidad de problemas ingenieriles y productivos en nuestra región, y su aplicación puede producir un favorable impacto económico. El objetivo principal de esta línea de investigación comprende el diseño y desarrollo de algoritmos en entornos distribuidos para la resolución de problemas de creciente dificultad (NP-duros), utilizando técnicas heurísticas y exactas tales como el recocido simulado, búsqueda tabú, búsqueda local y sus posibles hibridaciones, como así también diferentes técnicas relacionadas con los algoritmos evolutivos. De estos algoritmos se analizará la relación eficacia/eficiencia para obtener patrones del comportamiento de los mismos. La implementación en entornos distribuidos se realizará para que a través del paralelismo de las operaciones se puedan alcanzar soluciones de alta calidad rápidamente.Eje: Inteligencia artificialRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Severe Hypoalbuminemia at Day 90 Predicts Worse Nonrelapse Mortality and Overall Survival after Allogeneic Hematopoietic Stem Cell Transplantation for Acute Myelogenous Leukemia and Myelodysplastic Syndrome

Because patients who undergo allogeneic hematopoietic cell transplantation (allo-HCT) remain in the vicinity of the transplant center for approximately 90 days posttransplantation, identifying prognostic factors to determine those at immediate higher risk of mortality is essential. A normal serum albumin level generally denotes healthiness. We evaluated the prognostic significance of day 90 hypoalbuminemia (and other clinical, pharmacologic, and laboratory variables) in 163 patients, median age 48 years (range, 19-69 years), who underwent allo-HCT for acute myelogenous leukemia (n = 124) or myelodysplastic syndrome (n = 39). Day 90 hypoalbuminemia (serum albumin <3.0 g/dL) was associated with worse nonrelapse mortality (NRM) and poor overall survival (OS). The estimated 1- and 2-year cumulative incidence rates of NRM were 48% and 52%, respectively, and the corresponding OS rates were 7% and 3%. Serum albumin level <3.0 g/dL and Karnofsky score <80 at day 90 were strong independent predictors of worse NRM and OS in multivariate analysis. These results support day 90 hypoalbuminemia as an adverse prognostic marker for NRM and OS after allo-HCT for acute myelogenous leukemia and myelodysplastic syndrome

Improving evolutionary algorithms performance by extending incest prevention

Provision of population diversity is one of the main goals to avoid premature convergence in Evolutionary Algorithms (EAs). In this way the risk of being trapped in local optima is minimised. Eshelman and Shaffer [4] attempted to maintain population diversity by using diverse strategies focusing on mating, recombination and replacement. One of their approaches, called incest prevention, avoided mating of pairs showing similarities based on the parent’s hamming distance. Conventional selection mechanisms does not consider if the members of the new population have common ancestors and consequently due to a finite fixed population size, a loss of genetic diversity can frequently arise. This paper shows an extended approach of incest prevention by maintaining information about ancestors within the chromosome and modifying the selection for reproduction in order to impede mating of individuals belonging to the same “family”, for a predefined number of generations. This novel approach was tested on a set of multimodal functions. Description of experiments and analyses of improved results are also shown.Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI