Redesigning the jMetal Multi-Objective Optimization Framework

jMetal, an open source, Java-based framework for multi-objective optimization with metaheuristics, has become a valuable tool for many researches in the area as well as for some industrial partners in the last ten years. Our experience using and maintaining it during that time, as well as the received comments and suggestions, have helped us improve the jMetal design and identify significant features to incorporate. This paper revisits the jMetal architecture, describing its refined new design, which relies on design patterns, principles from object-oriented design, and a better use of the Java language features to improve the quality of the code, without disregarding jMetal ever goals of simplicity, facility of use, flexibility, extensibility and portability. Among the newly incorporated features, jMetal supports live interaction with running algorithms and parallel execution of algorithms.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

A Study of the Combination of Variation Operators in the NSGA-II Algorithm

Multi-objective evolutionary algorithms rely on the use of variation operators as their basic mechanism to carry out the evolutionary process. These operators are usually fixed and applied in the same way during algorithm execution, e.g., the mutation probability in genetic algorithms. This paper analyses whether a more dynamic approach combining different operators with variable application rate along the search process allows to improve the static classical behavior. This way, we explore the combined use of three different operators (simulated binary crossover, differential evolution’s operator, and polynomial mutation) in the NSGA-II algorithm. We have considered two strategies for selecting the operators: random and adaptive. The resulting variants have been tested on a set of 19 complex problems, and our results indicate that both schemes significantly improve the performance of the original NSGA-II algorithm, achieving the random and adaptive variants the best overall results in the bi- and three-objective considered problems, respectively.UNIVERSIDAD DE MÁLAGA. CAMPUS DE EXCELENCIA INTERNACIONAL ANDALUCÍA TEC

Optimización de problemas multiobjetivo de Ingeniería Civil con jMetal

Este artículo describe el uso del framework de optimización multiobjetivo jMetal para afrontar la resolución de problemas de ingeniería civil; en particular, lo que se ha hecho ha sido integrar un software Open Source para el diseño de estructuras, denominado Ebes, con jMetal. De esta forma los ingenieros civiles tienen a su disposición una herramienta que les permite diseñar estructuras que luego pueden ser optimizadas con metaheurísticas multiobjetivo atendiendo a varios criterios, como minimizar el peso y minimizar la deformación. Por otro lado, este tipo de problemas pueden ser objeto de estudios por parte de investigadores del área de las metaheurísticas, que pueden usarlos como casos de estudio. Tras presentar tanto jMetal como Ebes, se detalla la integración de ambas herramientas, se presentan tres casos de estudio y se proponen algunas líneas abiertas de investigación.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

A New Multi-Objective Approach for Molecular Docking Based on RMSD and Binding Energy

Ligand-protein docking is an optimization problem based on predicting the position of a ligand with the lowest binding energy in the active site of the receptor. Molecular docking problems are traditionally tackled with single-objective, as well as with multi-objective approaches, to minimize the binding energy. In this paper, we propose a novel multi-objective formulation that considers: the Root Mean Square Deviation (RMSD) difference in the coordinates of ligands and the binding (intermolecular) energy, as two objectives to evaluate the quality of the ligand-protein interactions. To determine the kind of Pareto front approximations that can be obtained, we have selected a set of representative multi-objective algorithms such as NSGA-II, SMPSO, GDE3, and MOEA/D. Their performances have been assessed by applying two main quality indicators intended to measure convergence and diversity of the fronts. In addition, a comparison with LGA, a reference single-objective evolutionary algorithm for molecular docking (AutoDock) is carried out. In general, SMPSO shows the best overall results in terms of energy and RMSD (value lower than 2A for successful docking results). This new multi-objective approach shows an improvement over the ligand-protein docking predictions that could be promising in in silico docking studies to select new anticancer compounds for therapeutic targets that are multidrug resistant.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Solving a Real-World Structural Optimization Problem With a Distributed SMS-EMOA Algorithm

This paper addresses a real-world optimization problem in civil engineering. It lies in the dimensioning of a 162m long bridge composed of 1584 bars so that both its weight and its deformation are to be minimized. Evaluating each possible configuration of the bridge takes several seconds and, as a consequence, running a metaheuristic for several thousands of evaluations would require many days on one single processor. Our approach has been to develop a distributed master/worker version of SMS-EMOA, an indicator-based multiobjective algorithm. By combining the Java implementation of the algorithm in jMetal with the Condor distributed scheduler, we have been able to use more than 350 cores to obtain accurate results in a reasonable amount of time.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Docking Inter/Intra-Molecular Mediante Metaheurísticas Multi-objetivo

El Acoplamiento Molecular (Molecular Docking) es un problema de optimización de gran complejidad que consiste en predecir la orientación de dos moléculas: el ligando y el receptor, de manera que formen un complejo molecular energéticamente estable. El docking molecular es un problema tradicionalmente tratado con éxito mediante metaheurísticas para la optimización de un objetivo: la mínima energía libre de unión. Sin embargo, en la literatura actual no se encuentran muchos trabajos que traten este problema desde el punto de vista multiobjetivo. En este sentido, todavía no existen estudios comparativos con el fin de dilucidar qué técnica (o qué tipo de ellas) ofrece un mejor rendimiento en general. En este estudio realizamos una comparativa experimental de una serie de algoritmos multiobjetivo representativos del estado del arte actual, para la resolución de instancias complejas de docking molecular. En concreto, los algoritmos evaluados son: NSGA-II, ssNSGA-II, SMPSO, GDE3, MOEA/D y SMS-EMOA. Para ello, hemos seguido un enfoque de optimización basado en las energías inter- e intra-molecular, siendo éstos los dos objetivos a minimizar. En la evaluación de los al- goritmos hemos aplicado métricas de rendimiento para medir la convergencia y la diversidad de los frentes de Pareto resultantes, respecto a frentes de referencia calculados. Además, en comparación con soluciones mono-objetivo obtenidas por técnicas de referencia en el problema (LGA), comprobamos cómo los algoritmos multi-objetivo evaluados son capaces de obtener conformaciones moleculares de mínima energía de acoplamiento.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Estudio de Estrategias de Archivo en PSO Multi-Objetivo para el Docking Molecular

El acoplamiento molecular es un problema de optimización complejo cuyo objetivo es la predicción de la posición de un ligando en el sitio activo de un receptor con la mínima energía de unión. Este problema puede ser formulado como un problema de optimización de dos objetivos que minimiza la energía de unión y la desviación de la media cuadrática de las posiciones atómicas (RMSD) de los ligandos. En este contexto, el algoritmo multi-objetivo de swarm-intelligence SMPSO mostró un rendimiento destacable. SMPSO se caracteriza por usar un archivo externo para almacenar las soluciones no dominadas y como base para estrategia de selección de líder. En este artículo, se analizan diferentes variantes de SMPSO basadas en diferentes estrategias de archivo utilizando un benchmark de instancias moleculares. Este estudio revela que la variante SMPSOhv obtiene los mejores resultados.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

On the performance of SQL scalable systems on Kubernetes: a comparative study

The popularization of Hadoop as the the-facto standard platform for data analytics in the context of Big Data applications has led to the upsurge of SQL-on-Hadoop systems, which provide scalable query execution engines allowing the use of SQL queries on data stored in HDFS. In this context, Kubernetes appears as the leading choice to simplify the deployment and scaling of containerized applications; however, there is a lack of studies about the performance of SQL-on-Hadoop systems deployed on Kubernetes, and this is the gap we intend to fill in this paper. We present an experimental study involving four representative SQL scalable platforms: Apache Drill, Apache Hive, Apache Spark SQL and Trino. Concretely, we analyze the performance of these systems when they are deployed on a Hadoop cluster with Kubernetes by using the TPC-H benchmark. The results of our study can help practitioners and users about what they can expect in terms of performance if they plan to use the advantages of Kubernetes to deploy applications using the analyzed SQL scalable platforms.Open Access funding provided thanks to the CRUE-CSIC agreement with Springer Nature. Funding for open access charge: Universidad de Málaga / CBUA. This work has been partially funded by the Spanish Ministry of Science and Innovation via Grant PID2020-112540RB-C41 (AEI/FEDER, UE), Andalusian PAIDI program with grant P18-RT-2799, and by project ”Evolución y desarrollo de la plataforma DOP de Big Data” (702C2000044) under Andalusian “Programa de Apoyo a la I+D+i Empresarial”

Algoritmo Evolutivo Multi-Objectivo para la Toma de Decisiones Interactiva en Optimización Dinámica

Debido al creciente interés en el análisis de datos en streaming en entornos Big Data para la toma de decisiones, cada vez es más común la aparición de problemas de optimización dinámica que involucran dos o más objetivos en conflicto. Sin embargo, los enfoques que combinan optimización dinámica multi-objetivo con la articulación de preferencias para la toma de decisiones son todavía escasos. En este artículo, proponemos un nuevo algoritmo de optimización dinámica multi-objetivo llamado InDM2, que permite incorporar preferencias del experto (humano) de cara a la toma de decisiones para guiar el proceso de búsqueda. Con InDM2, el decisor no solo puede expresar sus preferencias mediante uno o más puntos de referencia (que definen la la región de interés deseada), sino que estos puntos también se pueden modificar de manera interactiva. La propuesta incorpora métodos para mostrar gráficamente las diferentes aproximaciones de la región de interés obtenidas durante el proceso de optimización. El decisor puede así inspeccionar y cambiar, en tiempo de optimización, la región de interés de acuerdo con la información mostrada. Las principales características de InDM2 son descritas y se analiza su funcionamiento mediante casos de uso académicos.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Un Framework para Big Data Optimization Basado en jMetal y Spark

Las metaheurísticas multi-objetivo se han convertido en técnicas muy utilizadas para la resolución de problemas complejos de optimización compuestos de varias funciones objetivo en conflicto entre sí. Nos encontramos en la actualidad inmersos en la era del Big Data, por lo que los problemas multi-objetivo que surjan en este contexto cumplirán algunas de las cinco V’s que caracterizan a las aplicaciones Big Data (volumen, velocidad, variedad, veracidad, valor). Como consecuencia, las metaheurísticas deberán ser capaces de resolver problemas dinámicos, que pueden cambiar en el tiempo debido al procesamiento y análisis de diferentes fuentes de datos, que típicamente serán en streaming. En este trabajo presentamos el software jMetalSP, que combina el framework jMetal con Apache Spark. De esta forma, las metaheurísticas disponibles en jMetal se pueden adaptar fácilmente para resolver problemas dinámicos que se alimenten de distintas fuentes de datos en streaming, y que son gestionadas por Spark. Se describe la arquitectura de jMetalSP y se valida mediante un caso de uso realista basado en TSP bi-objetivo con datos abiertos reales de tráfico de la ciudad de Nueva York.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech