Una representación generalizada en algoritmos evolutivos para una amplia variedad de problemas de scheduling

El problema general de scheduling representa un gran desafío computacional dado que es un problema inherentemente difícil. Para su resolución, existe una gran variedad de enfoques cuya efectividad depende del tipo, tamaño y otras características del problema de scheduling. Tales enfoques incluyen métodos tradicionales de investigación operativa, búsqueda local y sus diferentes versiones (por ejemplo, simulated annealing y tabu search) y diversas metaheurísticas bio-inspiradas tales como computación evolutiva y ant colony optimization, entre otras. La propuesta aquí planteada se centra en la descripción de una representación válida para una gran variedad de clases de problemas de scheduling, la cual es potencialmente apta para ser utilizada en el diseño de algunas metaheurísticas, en particular, algoritmos evolutivos.VI Workshop de Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Una representación generalizada en algoritmos evolutivos para una amplia variedad de problemas de scheduling

El problema general de scheduling representa un gran desafío computacional dado que es un problema inherentemente difícil. Para su resolución, existe una gran variedad de enfoques cuya efectividad depende del tipo, tamaño y otras características del problema de scheduling. Tales enfoques incluyen métodos tradicionales de investigación operativa, búsqueda local y sus diferentes versiones (por ejemplo, simulated annealing y tabu search) y diversas metaheurísticas bio-inspiradas tales como computación evolutiva y ant colony optimization, entre otras. La propuesta aquí planteada se centra en la descripción de una representación válida para una gran variedad de clases de problemas de scheduling, la cual es potencialmente apta para ser utilizada en el diseño de algunas metaheurísticas, en particular, algoritmos evolutivos.VI Workshop de Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Parallel ACO algorithms for 2D Strip Packing

In this paper we present a study of a parallel Ant Colony System (ACS) for the two-dimensional strip packing problem. In our computational study, we emphasize the in uence of the incorporation of the received information in the target subcolony. Colonies send their best solutions instead of sending information from the matrix of pheromones, as happens in traditional parallel ACS. The solution arriving to a colony can provide further exploitation around promising solutions as this arrived solution can be used in both, the local update of the pheromone trail and the construction solution process of an ant. The aim of the paper is to report experimental results on the behavior of different types of parallel ACS algorithms, regarding solution qualities and parallel performance.Presentado en XI Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Extensión de algoritmos ACO usando conceptos de Tabu Search

En los algoritmos ACO (del inglés Ant Colony Optimization) las hormigas artificiales iterativamente construyen soluciones a un problema de optimización combinatorio. La construcción de dichas soluciones está guiada por rastros de feromona los cuales actúan como un mecanismo de adaptación que permite sesgar la muestra de nuevas soluciones hacia regiones prometedoras del espacio de búsqueda. Adicionalmente, el sesgo de la búsqueda está influenciado por información heurística dependiente del problema. En este trabajo, que describe parte de la línea de investigación relacionada al uso de memoria externa en algoritmos ACO, se propone la incorporación de conceptos de la metaheurística Tabu Search (TS) en el proceso de construcción de soluciones. Estos conceptos se refieren específicamente a la forma en la que TS utiliza la historia del proceso de búsqueda para evitar visitar soluciones ya analizadas.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

The ant colony metaphor for multiple knapsack problem

This paper presents an Ant Colony Optimisation (ACO) model for the Multiple Knapsack Problem (MKP). The ACO algorithms, as well as other evolutionary metaphors, are being applied successfully to diverse heavily constrained problems: Travelling Salesman Problem, Quadratic Assignment Problem and Bin Packing Problem. An Ant System, the first ACO algorithm that we presented in this paper, is also considered a class of multiagent distributed algorithm for combinatorial optimisation. The principle of an ACO Algorithm is adapted to the MKP. We present some results regardin its perfomance against known optimun for different instances of MKP. The obtained results show the potential power of this particular evolutionary approach for optimisation problems.Facultad de Informátic

Incorporación de memoria explícita e hibridación en algoritmos ACO

Desde la invención de la metaheurística ACO se han propuesto numerosas variantes, la mayor a de estas con el objetivo de mejorar su rendimiento. Estas variantes incluyen tanto incorporación de algoritmos de búsqueda local para mejorar soluciones (versiones híbridas) como así también mecanismos que modifican la manera de construir soluciones. Dentro de estas variantes, se encuentra la que supone el uso de un mecanismo auxiliar para la toma de decisiones durante el proceso de construcción de soluciones por las hormigas a través de memoria explícita.Eje: Agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Un algoritmo basado en células T para resolver problemas de despacho de energía económico y dinámico

This paper presents the artificial immune system IA DED (Immune Algorithm Dynamic Economic Dispatch) to solve the Dynamic Economic Dispatch (DED) problem and the Dynamic Economic Emission Dispatch (DEED) problem. Our approach considers these as dynamic problems whose constraints change over time. IA DED is inspired on the activation process that T cells suffer in order to find partial solutions. The proposed approach is validated using several DED problems taken from specialized literature and one DEED problem. The latter is addressed by transforming a multi-objective problem into a single-objective problem by using a linear aggregating function that combines the (weighted) values of the objectives into a single scalar value. Our results are compared with respect to those obtained by other approaches taken from the specialized literature. We also provide some statistical analysis in order to determine the sensitivity of the performance of our proposed approach to its parameters. Part of this work was presented at the XXV Argentine Congress of Computer Science (CACIC), 2019.Facultad de Informátic

Un algoritmo basado en células T para resolver problemas de despacho de energía económico y dinámico

This paper presents the artificial immune system IA DED (Immune Algorithm Dynamic Economic Dispatch) to solve the Dynamic Economic Dispatch (DED) problem and the Dynamic Economic Emission Dispatch (DEED) problem. Our approach considers these as dynamic problems whose constraints change over time. IA DED is inspired on the activation process that T cells suffer in order to find partial solutions. The proposed approach is validated using several DED problems taken from specialized literature and one DEED problem. The latter is addressed by transforming a multi-objective problem into a single-objective problem by using a linear aggregating function that combines the (weighted) values of the objectives into a single scalar value. Our results are compared with respect to those obtained by other approaches taken from the specialized literature. We also provide some statistical analysis in order to determine the sensitivity of the performance of our proposed approach to its parameters. Part of this work was presented at the XXV Argentine Congress of Computer Science (CACIC), 2019.Facultad de Informátic

Extensión de algoritmos ACO usando conceptos de Tabu Search

En los algoritmos ACO (del inglés Ant Colony Optimization) las hormigas artificiales iterativamente construyen soluciones a un problema de optimización combinatorio. La construcción de dichas soluciones está guiada por rastros de feromona los cuales actúan como un mecanismo de adaptación que permite sesgar la muestra de nuevas soluciones hacia regiones prometedoras del espacio de búsqueda. Adicionalmente, el sesgo de la búsqueda está influenciado por información heurística dependiente del problema. En este trabajo, que describe parte de la línea de investigación relacionada al uso de memoria externa en algoritmos ACO, se propone la incorporación de conceptos de la metaheurística Tabu Search (TS) en el proceso de construcción de soluciones. Estos conceptos se refieren específicamente a la forma en la que TS utiliza la historia del proceso de búsqueda para evitar visitar soluciones ya analizadas.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Un algoritmo basado en células T para resolver problemas de despacho de energía económico y dinámico

This paper presents the artificial immune system IA DED (Immune Algorithm Dynamic Economic Dispatch) to solve the Dynamic Economic Dispatch (DED) problem and the Dynamic Economic Emission Dispatch (DEED) problem. Our approach considers these as dynamic problems whose constraints change over time. IA DED is inspired on the activation process that T cells suffer in order to find partial solutions. The proposed approach is validated using several DED problems taken from specialized literature and one DEED problem. The latter is addressed by transforming a multi-objective problem into a single-objective problem by using a linear aggregating function that combines the (weighted) values of the objectives into a single scalar value. Our results are compared with respect to those obtained by other approaches taken from the specialized literature. We also provide some statistical analysis in order to determine the sensitivity of the performance of our proposed approach to its parameters. Part of this work was presented at the XXV Argentine Congress of Computer Science (CACIC), 2019.Facultad de Informátic