Las Metaheurísticas son técnicas estocásticas que permiten resolver problemas de optimización continuos y discretos en general. Cuando se aborda un problema muy complejo con muchas variantes, las técnicas matemáticas no alcanzan para obtener soluciones fiables ya que el tiempo computacional aumenta de manera exponencial con el tamaño del problema (Problemas NP). Las Metaheurísticas actúan a favor de este problema ya que explora mejor el espacio de búsqueda eligiendo lugares prometedores y descartando el espacio donde las soluciones no aportan al resultado final. Debido a que existen muchas técnicas Metaheurísticas y cada una puede ser mejor adaptada en problemas específicos debido a la representación de soluciones, se plantea el diseño y construcción de un framework de Metaheurísticas genérico para trabajar con problemas de optimización continua y discreta. Dicho framework contará con las técnicas Metaheurísticas más utilizadas en la literatura e incorporará benchmarks de pruebas con problemas estándares de resolución NP. Dichos problemas serán obtenidos de las variantes CEC 2005 y CEC 2009 donde plantean diferentes formulas matemáticas de optimización de varias variables para poder ejecutar y probar los algoritmos diseñados de manera eficaz.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Bilbao, Martín

Lasso, Marta Graciela

Molina, Diego

Ormachea, Daniel

Pandolfi, Daniel

Sloboda, Lidia

Sánchez, Fabiana

Villagra, Andrea

SEDICI - Repositorio de la UNLP

Frameworks de Metaheurísticas para Problemas de Optimización 
Complejos 
M.Bilbao(1,2), F.Sanchez,D.Ormachea,L.Sloboda (1) 
D.Pandolfi, A.Villagra, Marta Lasso, Daniel Molina (2) 
 
 
(1) Grupo de Investigación en Inteligencia Artificial – Departamento de 
Informática Facultad de Ingeniería  Universidad Nacional de la Patagonia San 
Juan Bosco 
Ruta 1 Km 4 Comodoro Rivadavia - Chubut 
{martinbilbao,fsanchez,lsloboda,dormachea}@ing.unp.edu.ar 
(2) Instituto de Tecnología Aplicada – Departamento de Ciencias Exactas  
Universidad Nacional de la Patagonia Austral 
Ruta 3 Acceso Norte – Caleta Olivia-Santa Cruz 
{dpandolfi,avillagra,mlasso,dmolina}@uaco.unpa.edu.ar 
 
 
 
Resumen 
Las Metaheurísticas [1] son técnicas 
estocásticas que permiten resolver 
problemas de optimización continuos y 
discretos en general. Cuando se aborda un 
problema muy complejo con muchas 
variantes, las técnicas matemáticas no 
alcanzan para obtener soluciones fiables 
ya que el tiempo computacional aumenta 
de manera exponencial con el tamaño del 
problema (Problemas NP)[2]. Las 
Metaheurísticas actúan a favor de este 
problema ya que explora mejor el espacio 
de búsqueda eligiendo lugares 
prometedores y descartando el espacio 
donde las soluciones no aportan al 
resultado final. Debido a que existen 
muchas técnicas Metaheurísticas y cada 
una puede ser mejor adaptada en 
problemas específicos debido a la 
representación de soluciones, se plantea el 
diseño y construcción de un framework 
de Metaheurísticas genérico para trabajar 
con problemas de optimización continua 
y discreta. Dicho framework contará con 
las técnicas Metaheurísticas más 
utilizadas en la literatura e incorporará 
benchmarks de pruebas con problemas 
estándares de resolución NP. Dichos 
problemas serán obtenidos de las 
variantes CEC 2005 y CEC 2009 donde 
plantean diferentes formulas matemáticas 
de optimización de varias variables para 
poder ejecutar y probar los algoritmos 
diseñados de manera eficaz. 
 
Palabras claves: Optimización, 
Metaheurísticas, sistemas bioinspirados  
 
Contexto 
El proyecto de investigación se 
desarrolla bajo convenio de actividad 
interinstitucional del programa de mejora 
de carreras informáticas PROMINF entre 
la UNPA-UACO y la UNPSJB y las 
actividades se desarrollan en el Instituto 
de Tecnología Aplicada de la UNPA-
UACO y el Grupo de Investigación en 
Inteligencia Artificial de la UNPSJB.  
 
 
 Introducción 
Este proyecto se basa en la 
implementación de una biblioteca general 
de algoritmos evolutivos paralelos para la 
resolución de problemas continuos y 
discretos. Surge la necesidad de dicha 
implementación las escasas herramientas 
de optimización para éstas técnicas y la 
dificultad encontradas en cada una de 
ellas. Existen muchas bibliotecas de 
algoritmos evolutivos para resolver 
problemas de optimización continua y 
discreta. Éstas bibliotecas fueron 
diseñadas por universidades en marco de 
proyectos de investigación conjunta y son 
utilizadas y referenciadas por diferentes 
grupos de investigación en el mundo. Las 
bibliotecas más utilizadas y reconocidas 
son MALLBA [3], ParadisEO[4], JMetal 
[5] y JCell [6] que fueron diseñadas por 
universidades españolas y francesas 
respectivamente.  
 
ParadiseEO es un framework de 
algoritmos metaheurísticos paralelos 
diseñado por el INRIA [7] y el laboratorio 
informático de la Universidad de Lille 
(LIFL). Soporta algoritmos evolutivos 
poblacionales y de trayectoria, algoritmos 
metaheurísticos distribuidos, paralelos e 
híbridos y optimización multiobjetivo. 
Está desarrollado en C++, es portable 
para las arquitecturas Windows, Linux y 
Mac y soporta computación distribuida y 
paralela con MPI y computación GRID 
mediante Globus / Condor. Actualmente 
está en su versión 2.0 y se distribuye bajo 
la licencia CeCill del INRIA. El sitio 
oficial es http://paradiseo.gforge.inria.fr/ 
 
Mallba es un framework de algoritmos 
metaheurísticos paralelos diseñado por 
tres universidades españolas (Universidad 
de Málaga, Universidad de la Laguna, y 
Universidad de Barcelona) en marco de 
un proyecto español coordinado. Es una 
biblioteca utilizada para resolver 
problemas de optimización 
combinacional y contiene métodos 
exactos, heurísticos e híbridos, 
poblaciones y de trayectoria. Está 
implementado en C++, es portable y 
soporta computación distribuida y 
computación GRID. Actualmente está en 
su versión 2.0, es software gratuito y su 
sitio oficial se encuentra disponible en [3]  
 
Nuestra Propuesta es diseñar una librería 
que incorpore algoritmos metaheurísticos 
paralelos poblacionales y de trayectoria 
para optimización continua y discreta, 
como así también soporte hibridización de 
las técnicas y optimización multiobjetivo. 
Dicha biblioteca debe estar adaptada para 
la portabilidad y permitir computación 
distribuida y GRID. 
 
Líneas de Investigación, 
Desarrollo e Innovación 
Los Objetivos Generales del proyecto son 
implementar una biblioteca paralela de 
algoritmos evolutivos para la resolución 
de problemas continuos y discretos con la 
participación de dos universidades que 
trabajan en la línea de Metaheurísticas y 
paralelismo y fortalecer las relaciones 
entre ambas universidades, capacitando 
recursos humanos (docentes y alumnos) 
favoreciendo la mejora en la enseñanza 
académica. 
 
Objetivos Específicos: 
• Diseñar un framework de técnicas 
Metaheurísticas poblacionales y 
de trayectoria para ser utilizada en 
los proyectos de investigación 
relacionados con las temáticas 
correspondientes. 
• Interactuar con otros grupos de 
investigación en el desarrollo 
conjunto de la herramienta. 
• Proveer una herramienta única 
para optimización continua, 
discreta y multiobjetivo. 
• Fortalecer el intercambio de 
experiencias y avances realizados 
entre las instituciones 
participantes. 
• Incrementar las actividades de 
investigación futura entre las 
universidades involucradas. 
Resultados y Objetivos 
Los objetivos cumplidos son los 
siguientes: 
 
Estudio del estado de arte de las librerías  
de Metaheurísticas existentes 
Investigar diferentes librerías existentes en la 
literatura (MALLBA, Paradiseo, JCELL, 
JMETAL) y adaptar los modelos a las 
necesidades del proyecto 
Definir el modelo de diseño de la estructura 
de la biblioteca 
 
Definir bajo estándares de ingeniería de 
software alternativas de modelos eficientes, 
extensibles y mantenibles para asegurar la 
calidad del framework a desarrollar 
 
 
Los objetivos en curso son los 
siguientes: 
 
Diseñar algoritmos metaheurísticos de 
trayectoria y poblacionales 
Implementar nuevos algoritmos basándonos en 
el modelo de diseño del punto anterior, tanto 
los algoritmos de trayectoria como los 
poblacionales deben ser genéricos y adaptables 
a problemas de optimización continuos y 
discretos. En nuestro caso diseñaremos doce 
técnicas Metaheurísticas para la biblioteca, las 
cuales ya están en proceso de implementación 
Análisis cualitativo y cuantitativo de los 
resultados obtenidos en nuestro estudio 
Diseñar técnicas de análisis estadístico de 
resultados de manera automática en función a 
los resultados y obtener las gráficas de boxplot, 
análisis de evolución de fitness y tablas 
dinámicas para su posterior uso en el 
documento científico. 
Difundir los resultados en congresos y 
revistas nacionales e internacionales para 
compartir las experiencias y aceptar 
sugerencias o críticas a nuestros trabajos. 
Aportar a la comunidad científica resultados 
para compartir nuestras experiencias y generar 
nuevos caminos en la investigación de las 
metaheurísticas, también aceptar comentarios 
de expertos en el tema para mejorar nuestros 
trabajos en el futuro.  
Diseñar problemas genéricos para probar las 
técnicas implementadas y permitir al usuario 
analizar su algoritmo con problemas de 
resolución óptima o conocida 
Utilizar benchmarks de prueba CEC 2005 y 
CEC 2009 [8] para ampliar los recursos de la 
librería y poder probar  los algoritmos de 
manera rápida con conclusiones certeras. 
 
 
 
Formación de Recursos Humanos 
Dos integrantes de esta línea de 
investigación están finalizando sus 
estudios doctorales en temáticas afines. 
Tres integrantes han comenzado su 
maestría orientando sus cursos y trabajos 
a esta línea de investigación 
Se dirigen cuatro tesis de grado de la 
carrera Licenciatura en Informática 
(UNPSJB) 
 
Referencias 
[1]Meta-heuristics: theory and 
applications, Osman Ibrahim and Kelly 
James, 1996. 
[2] Stephen Cook, The Complexity of 
Theorem-Proving Procedures, Third 
Annual ACM Theory of Computing, 
1971 
[3] http://www.lsi.upc.edu/~mallba/ 
[4] http://paradiseo.gforge.inria.fr/ 
[5] http://jmetal.sourceforge.net/ 
[6] https://jcell.gforge.uni.lu/ 
[7] www.inria.fr 
[8] Benchmark Generation for CEC 2009 
Competition on Dynamic Optimization, 
CEC 2009 
 
 
 


Spanish

Frameworks de metaheurísticas para problemas de optimización complejos

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Frameworks de Metaheurísticas para Problemas de Optimización Complejos M.Bilbao(1,2), F.Sanchez,D.Ormachea,L.Sloboda (1) D.Pandolfi, A.Villagra, Marta Lasso, Daniel Molina (2)   (1) Grupo de Investigación en Inteligencia Artificial – Departamento de Informática Facultad de Ingeniería  Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco Ruta 1 Km 4 Comodoro Rivadavia - Chubut {martinbilbao,fsanchez,lsloboda,dormachea}@ing.unp.edu.ar (2) Instituto de Tecnología Aplicada – Departamento de Ciencias Exactas  Universidad Nacional de la Patagonia Austral Ruta 3 Acceso Norte – Caleta Olivia-Santa Cruz {dpandolfi,avillagra,mlasso,dmolina}@uaco.unpa.edu.ar    Resumen Las Metaheurísticas [1] son técnicas estocásticas que permiten resolver problemas de optimización continuos y discretos en general. Cuando se aborda un problema muy complejo con muchas variantes, las técnicas matemáticas no alcanzan para obtener soluciones fiables ya que el tiempo computacional aumenta de manera exponencial con el tamaño del problema (Problemas NP)[2]. Las Metaheurísticas actúan a favor de este problema ya que explora mejor el espacio de búsqueda eligiendo lugares prometedores y descartando el espacio donde las soluciones no aportan al resultado final. Debido a que existen muchas técnicas Metaheurísticas y cada una puede ser mejor adaptada en problemas específicos debido a la representación de soluciones, se plantea el diseño y construcción de un framework de Metaheurísticas genérico para trabajar con problemas de optimización continua y discreta. Dicho framework contará con las técnicas Metaheurísticas más utilizadas en la literatura e incorporará benchmarks de pruebas con problemas estándares de resolución NP. Dichos problemas serán obtenidos de las variantes CEC 2005 y CEC 2009 donde plantean diferentes formulas matemáticas de optimización de varias variables para poder ejecutar y probar los algoritmos diseñados de manera eficaz.  Palabras claves: Optimización, Metaheurísticas, sistemas bioinspirados   Contexto El proyecto de investigación se desarrolla bajo convenio de actividad interinstitucional del programa de mejora de carreras informáticas PROMINF entre la UNPA-UACO y la UNPSJB y las actividades se desarrollan en el Instituto de Tecnología Aplicada de la UNPA-UACO y el Grupo de Investigación en Inteligencia Artificial de la UNPSJB.     Introducción Este proyecto se basa en la implementación de una biblioteca general de algoritmos evolutivos paralelos para la resolución de problemas continuos y discretos. Surge la necesidad de dicha implementación las escasas herramientas de optimización para éstas técnicas y la dificultad encontradas en cada una de ellas. Existen muchas bibliotecas de algoritmos evolutivos para resolver problemas de optimización continua y discreta. Éstas bibliotecas fueron diseñadas por universidades en marco de proyectos de investigación conjunta y son utilizadas y referenciadas por diferentes grupos de investigación en el mundo. Las bibliotecas más utilizadas y reconocidas son MALLBA [3], ParadisEO[4], JMetal [5] y JCell [6] que fueron diseñadas por universidades españolas y francesas respectivamente.   ParadiseEO es un framework de algoritmos metaheurísticos paralelos diseñado por el INRIA [7] y el laboratorio informático de la Universidad de Lille (LIFL). Soporta algoritmos evolutivos poblacionales y de trayectoria, algoritmos metaheurísticos distribuidos, paralelos e híbridos y optimización multiobjetivo. Está desarrollado en C++, es portable para las arquitecturas Windows, Linux y Mac y soporta computación distribuida y paralela con MPI y computación GRID mediante Globus / Condor. Actualmente está en su versión 2.0 y se distribuye bajo la licencia CeCill del INRIA. El sitio oficial es http://paradiseo.gforge.inria.fr/  Mallba es un framework de algoritmos metaheurísticos paralelos diseñado por tres universidades españolas (Universidad de Málaga, Universidad de la Laguna, y Universidad de Barcelona) en marco de un proyecto español coordinado. Es una biblioteca utilizada para resolver problemas de optimización combinacional y contiene métodos exactos, heurísticos e híbridos, poblaciones y de trayectoria. Está implementado en C++, es portable y soporta computación distribuida y computación GRID. Actualmente está en su versión 2.0, es software gratuito y su sitio oficial se encuentra disponible en [3]   Nuestra Propuesta es diseñar una librería que incorpore algoritmos metaheurísticos paralelos poblacionales y de trayectoria para optimización continua y discreta, como así también soporte hibridización de las técnicas y optimización multiobjetivo. Dicha biblioteca debe estar adaptada para la portabilidad y permitir computación distribuida y GRID.  Líneas de Investigación, Desarrollo e Innovación Los Objetivos Generales del proyecto son implementar una biblioteca paralela de algoritmos evolutivos para la resolución de problemas continuos y discretos con la participación de dos universidades que trabajan en la línea de Metaheurísticas y paralelismo y fortalecer las relaciones entre ambas universidades, capacitando recursos humanos (docentes y alumnos) favoreciendo la mejora en la enseñanza académica.  Objetivos Específicos: • Diseñar un framework de técnicas Metaheurísticas poblacionales y de trayectoria para ser utilizada en los proyectos de investigación relacionados con las temáticas correspondientes. • Interactuar con otros grupos de investigación en el desarrollo conjunto de la herramienta. • Proveer una herramienta única para optimización continua, discreta y multiobjetivo. • Fortalecer el intercambio de experiencias y avances realizados entre las instituciones participantes. • Incrementar las actividades de investigación futura entre las universidades involucradas. Resultados y Objetivos Los objetivos cumplidos son los siguientes:  Estudio del estado de arte de las librerías  de Metaheurísticas existentes Investigar diferentes librerías existentes en la literatura (MALLBA, Paradiseo, JCELL, JMETAL) y adaptar los modelos a las necesidades del proyecto Definir el modelo de diseño de la estructura de la biblioteca  Definir bajo estándares de ingeniería de software alternativas de modelos eficientes, extensibles y mantenibles para asegurar la calidad del framework a desarrollar   Los objetivos en curso son los siguientes:  Diseñar algoritmos metaheurísticos de trayectoria y poblacionales Implementar nuevos algoritmos basándonos en el modelo de diseño del punto anterior, tanto los algoritmos de trayectoria como los poblacionales deben ser genéricos y adaptables a problemas de optimización continuos y discretos. En nuestro caso diseñaremos doce técnicas Metaheurísticas para la biblioteca, las cuales ya están en proceso de implementación Análisis cualitativo y cuantitativo de los resultados obtenidos en nuestro estudio Diseñar técnicas de análisis estadístico de resultados de manera automática en función a los resultados y obtener las gráficas de boxplot, análisis de evolución de fitness y tablas dinámicas para su posterior uso en el documento científico. Difundir los resultados en congresos y revistas nacionales e internacionales para compartir las experiencias y aceptar sugerencias o críticas a nuestros trabajos. Aportar a la comunidad científica resultados para compartir nuestras experiencias y generar nuevos caminos en la investigación de las metaheurísticas, también aceptar comentarios de expertos en el tema para mejorar nuestros trabajos en el futuro.  Diseñar problemas genéricos para probar las técnicas implementadas y permitir al usuario analizar su algoritmo con problemas de resolución óptima o conocida Utilizar benchmarks de prueba CEC 2005 y CEC 2009 [8] para ampliar los recursos de la librería y poder probar  los algoritmos de manera rápida con conclusiones certeras.    Formación de Recursos Humanos Dos integrantes de esta línea de investigación están finalizando sus estudios doctorales en temáticas afines. Tres integrantes han comenzado su maestría orientando sus cursos y trabajos a esta línea de investigación Se dirigen cuatro tesis de grado de la carrera Licenciatura en Informática (UNPSJB)  Referencias [1]Meta-heuristics: theory and applications, Osman Ibrahim and Kelly James, 1996. [2] Stephen Cook, The Complexity of Theorem-Proving Procedures, Third Annual ACM Theory of Computing, 1971 [3] http://www.lsi.upc.edu/~mallba/ [4] http://paradiseo.gforge.inria.fr/ [5] http://jmetal.sourceforge.net/ [6] https://jcell.gforge.uni.lu/ [7] www.inria.fr [8] Benchmark Generation for CEC 2009 Competition on Dynamic Optimization, CEC 2009    

http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/45392/Documento_completo.pdf?sequence=1

Frameworks de metaheurísticas para problemas de optimización complejos

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