Análisis comparativo de los Operadores Genéticos de Cruce Puntual SPX y Uniforme UX aplicados a la resolución del problema de optimización PathFinder

En el presente trabajo se emplea un estudio experimental de dos variantes de un algoritmo evolutivo estándar para la exploración de un laberinto (PathFinder) que le permita a un robot encontrar el mejor camino de salida a partir de su ubicación dentro del mismo. La primera variante del algoritmo emplea el Operador Genético de Cruce Puntual SPX (“point crossover”) y la segunda el Operador Uniforme UX (“uniform crossover”). Los laberintos de prueba están formados por un tamaño de NxM posiciones con un 20% de ellas representadas como obstáculos para el robot,  la representación de un camino, básicamente está compuesta de cuatro coordenadas internas absolutas (Norte, Sur, Este y Oeste), pero se agregan coordenadas relativas como: Avanzar, Girar-Derecha y Girar-Izquierda, para realizar un análisis adicional al caso de estudio. Para confirmar los resultados se identifican si existen o no diferencias estadí­sticamente significativas entre los resultados brindados por estos dos operadores. Los resultados obtenidos indican que la mejor variante a implementarse del algoritmo es la que usa el operador UX con coordenadas relativas, ya que siempre genera una solución factible para la salida del laberinto o una solución más cercana a la salida en comparación a las otras variantes

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

Optimización continua con dos estrategias evolutivas: Coma ( µ, λ) y Plus ( µ + λ)

El objetivo del presente trabajo es implementar un estudio experimental comparativo de dos estrategias evolutivas de reemplazo: Estrategia Coma ( µ, λ) y Estrategia Plus ( µ + λ) con Mutación Auto-Adaptativa, pasos independientes y no correlacionados para cada variable, en un algoritmo evolutivo que resuelve el problema de la esfera, logrando minimizar la función hasta un valor óptimo de  f(x) <= 10^-6 , con el objetivo de conocer el esfuerzo computacional necesario (medido en número de evaluaciones) para lograr el valor óptimo establecido, y definir diferencias significativas entre los resultados obtenidos de ambas estrategias. Se empelaron dos tipos de recombinación para la generación de nuevas soluciones, Discreta y Aritmética. Los resultados indicaron que mayormente no existen diferencias significas entre ambas estrategias sobre los diferentes tamaños del problema, por lo que basados en el esfuerzo computacional, la estrategia Plus converge más rápidamente al valor óptimo que la estrategia Coma, concluyendo que esta estrategia brinda mejores resultado inclusos sobre dimensiones del problemas con mayor valor

Implementación de la principal referencia metaheurí­stica de Optimización Multiobjetivo NSGA-II aplicada a la Filogenética Computacional

Uno de los problemas más importantes en la Bioinformática y la Biologí­a Computacional es la búsqueda y reconstrucción de árboles filogenéticos, que describan, lo más realmente posible, la evolución de las especies.La Inferencia filogenética es considerada como un problema de complejidad NP-completo por la exploración del espacio de búsqueda conformado por todas las posibles topologí­as existentes según el número de especies en análisis, cuyo tamaño incrementa exponencialmente por cada una de ellas, convirtiéndolo en un caso de estudio para ser abordado con técnicas metaheurí­sticas. El problema de la inferencia filogenética se puede formular en base a dos objetivos a optimizar de forma simultánea (La Máxima Verosimitud y la Máxima Parsimonia).Por esta razón hemos adaptado una de las técnicas metaheurí­sticas de mayor referencia en el campo de la optimización multiobjetivo, el algoritmo Nondominated Sorting Genetic Algorithm-II  (NSGA-II) a la inferencia de árboles filogenéticos incorporando nuevas estrategias de exploración, con el objetivo de conocer cuál es su rendimiento al intentar resolver este tipo de problemas.Para esta implementación hemos integrado las funcionalidades del framework de optimización multiobjetivo jMetalCpp, el conjunto de librerí­as bioinformáticas BIO++ y la funciones filogenéticas de la librerí­a PLL (Phylogenetic Likelihood Library).Los resultados obtenidos demuestran un rendimiento competitivo tanto bajo un enfoque biológico como de optimización frente a los resultados publicados en el estado del art

Gestión del conocimiento. Perspectiva multidisciplinaria. Volumen 9

El libro “Gestión del Conocimiento. Perspectiva Multidisciplinaria”, volumen 9, de la Colección Unión Global, es resultado de investigaciones. Los capítulos del libro, son resultados de investigaciones desarrolladas por sus autores. El libro es una publicación internacional, seriada, continua, arbitrada de acceso abierto a todas las áreas del conocimiento, que cuenta con el esfuerzo de investigadores de varios países del mundo, orientada a contribuir con procesos de gestión del conocimiento científico, tecnológico y humanístico que consoliden la transformación del conocimiento en diferentes escenarios, tanto organizacionales como universitarios, para el desarrollo de habilidades cognitivas del quehacer diario. La gestión del conocimiento es un camino para consolidar una plataforma en las empresas públicas o privadas, entidades educativas, organizaciones no gubernamentales, ya sea generando políticas para todas las jerarquías o un modelo de gestión para la administración, donde es fundamental articular el conocimiento, los trabajadores, directivos, el espacio de trabajo, hacia la creación de ambientes propicios para el desarrollo integral de las instituciones

Análisis comparativo de los Operadores Genéticos de Cruce Puntual SPX y Uniforme UX aplicados a la resolución del problema de optimización PathFinder

En el presente trabajo se emplea un estudio experimental de dos variantes de un algoritmo evolutivo estándar para la exploración de un laberinto (PathFinder) que le permita a un robot encontrar el mejor camino de salida a partir de su ubicación dentro del mismo. La primera variante del algoritmo emplea el Operador Genético de Cruce Puntual SPX (“point crossover”) y la segunda el Operador Uniforme UX (“uniform crossover”). Los laberintos de prueba están formados por un tamaño de NxM posiciones con un 20% de ellas representadas como obstáculos para el robot,  la representación de un camino, básicamente está compuesta de cuatro coordenadas internas absolutas (Norte, Sur, Este y Oeste), pero se agregan coordenadas relativas como: Avanzar, Girar-Derecha y Girar-Izquierda, para realizar un análisis adicional al caso de estudio. Para confirmar los resultados se identifican si existen o no diferencias estadísticamente significativas entre los resultados brindados por estos dos operadores. Los resultados obtenidos indican que la mejor variante a implementarse del algoritmo es la que usa el operador UX con coordenadas relativas, ya que siempre genera una solución factible para la salida del laberinto o una solución más cercana a la salida en comparación a las otras variantes

Implementación de la principal referencia metaheurística de Optimización Multiobjetivo NSGA-II aplicada a la Filogenética Computacional

Uno de los problemas más importantes en la Bioinformática y la Biología Computacional es la búsqueda y reconstrucción de árboles filogenéticos, que describan, lo más realmente posible, la evolución de las especies.La Inferencia filogenética es considerada como un problema de complejidad NP-completo por la exploración del espacio de búsqueda conformado por todas las posibles topologías existentes según el número de especies en análisis, cuyo tamaño incrementa exponencialmente por cada una de ellas, convirtiéndolo en un caso de estudio para ser abordado con técnicas metaheurísticas. El problema de la inferencia filogenética se puede formular en base a dos objetivos a optimizar de forma simultánea (La Máxima Verosimitud y la Máxima Parsimonia).Por esta razón hemos adaptado una de las técnicas metaheurísticas de mayor referencia en el campo de la optimización multiobjetivo, el algoritmo Nondominated Sorting Genetic Algorithm-II  (NSGA-II) a la inferencia de árboles filogenéticos incorporando nuevas estrategias de exploración, con el objetivo de conocer cuál es su rendimiento al intentar resolver este tipo de problemas.Para esta implementación hemos integrado las funcionalidades del framework de optimización multiobjetivo jMetalCpp, el conjunto de librerías bioinformáticas BIO++ y la funciones filogenéticas de la librería PLL (Phylogenetic Likelihood Library).Los resultados obtenidos demuestran un rendimiento competitivo tanto bajo un enfoque biológico como de optimización frente a los resultados publicados en el estado del art

Optimización continua con dos estrategias evolutivas: Coma (µ, λ) y Plus (µ + λ)

El objetivo del presente trabajo es implementar un estudio experimental comparativo de dos estrategias evolutivas de reemplazo: Estrategia Coma (µ, λ) y Estrategia Plus (µ + λ) con Mutación Auto-Adaptativa, pasos independientes y no correlacionados para cada variable, en un algoritmo evolutivo que resuelve el problema de la esfera, logrando minimizar la función hasta un valor óptimo de  f(x) <= 10^-6 , con el objetivo de conocer el esfuerzo computacional necesario (medido en número de evaluaciones) para lograr el valor óptimo establecido, y definir diferencias significativas entre los resultados obtenidos de ambas estrategias. Se empelaron dos tipos de recombinación para la generación de nuevas soluciones, Discreta y Aritmética. Los resultados indicaron que mayormente no existen diferencias significas entre ambas estrategias sobre los diferentes tamaños del problema, por lo que basados en el esfuerzo computacional, la estrategia Plus converge más rápidamente al valor óptimo que la estrategia Coma, concluyendo que esta estrategia brinda mejores resultado inclusos sobre dimensiones del problemas con mayor valor

Uso de optimización de mallas variables para el "viajante de comercio"

Abstract Introduction: This paper presents a proposal to apply the meta-heuristic Optimization Based on Variable Meshes (VMO) to the discreet problem of the Traveler Seller (TSP); This model explores the search space to Objective from a population of solutions called mesh that expands and contracts in order to find good quality solutions. In this context, the expansion operator is modified in such a way that it is applicable in a discrete domain, making combinations among the solutions in order to obtain new nodes. Another element that is modified is the clearing operator, which is responsible for maintaining the diversity of the mesh in each interaction. Methodology: A study of VMO model parameters is summarized in this paper, using a set of TSP instances with different characteristics; In addition, it can be observed that the proposal of this work obtains competitive results when compared with other international reference algorithms mentioned in the state of the art. The work is structured as follows: Section 1 describes the fundamental aspects of the TSP study problem. Then, in the second, the general functioning of VMO is explained, in the third one, each of the expansion and contraction operators is defined for the study problem. Later in the fourth section a study of the parameters of the proposal and an experimental comparative analysis with the results obtained with other algorithms mentioned in the state of the art is made. Conclusions: Other operators of generation of new nodes were applied in the expansion process, where a combination of solutions is made in order to comply with the restrictions imposed by the problem.Resumo Introdução: Este artigo apresenta uma proposta para aplicar a Otimização meta-heurística Baseada em Malhas Variáveis (VMO) ao problema discreto do Vendedor Vendedor (TSP); Esse modelo explora o espaço de pesquisa para o Objective a partir de uma população de soluções chamada malha que se expande e se contrai para encontrar soluções de boa qualidade. Neste contexto, o operador de expansão é modificado de tal maneira que é aplicável em um domínio discreto, fazendo combinações entre as soluções para obter novos nós. Outro elemento que é modificado é o operador de limpeza, que é responsável por manter a diversidade da malha em cada interação. Metodologia: Um estudo dos parâmetros do modelo VMO é resumido neste artigo, usando um conjunto de instâncias do TSP com diferentes características; Além disso, pode-se observar que a proposta deste trabalho obtém resultados competitivos quando comparados com outros algoritmos de referência internacionais mencionados no estado da arte. O trabalho está estruturado da seguinte forma: a seção 1 descreve os aspectos fundamentais do problema do estudo TSP. Então, no segundo, o funcionamento geral do VMO é explicado, no terceiro, cada operador de expansão e contração é definido para o problema do estudo. Posteriormente na quarta seção é feito um estudo dos parâmetros da proposta e uma análise comparativa experimental com os resultados obtidos com outros algoritmos mencionados no estado da arte. Conclusões: Outros operadores de geração de novos nós foram aplicados no processo de expansão, onde uma combinação de soluções é feita a fim de cumprir as restrições impostas pelo problema.Resumen Introducción:. En este trabajo se presenta una propuesta para aplicar la meta-heurística Optimización Basada en Mallas Variables (VMO) al problema discreto del Viajero Vendedor (TSP); este modelo explora el espacio de búsqueda a Objetivo partir de una población de soluciones llamada malla que se expande y contrae con la finalidad de encontrar soluciones de buena calidad. En este contexto se modifica el operador de expansión de manera tal que sea aplicable en un dominio discreto, realizando combinaciones entre las soluciones a fin de obtener nuevos nodos. Otro de los elementos que se modifica es el operador de clearing, el cual se encarga de mantener la diversidad de la malla en cada interacción. Metodología: Se resume en este trabajo un estudio de parámetros del modelo VMO utilizando un conjunto de instancias de TSP con diferentes características; además, se puede observar que la propuesta de este trabajo obtiene Resultados: competitivos al compararlos con otros algoritmos de referencia internacional mencionado en el estado del arte. El trabajo está estructurado de la siguiente manera: En el apartado 1 se describe los aspectos fundamentales de problema de estudio TSP. Seguidamente en el segundo se explica el funcionamiento general de VMO, en el tercero se define cada uno de los operadores de expansión y contracción para el problema de estudio. Posteriormente en el apartado cuarto se realiza un estudio de parámetros de la propuesta y un análisis comparativo experimental con los resultados obtenidos con otros algoritmos mencionado en el estado del arte. Conclusiones: Se aplicaron otros operadores de generación de nuevos nodos en el proceso de expansión, donde se realiza una combinación de soluciones de manera que cumpla con las restricciones impuestas por el problema