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Lourdes Araujo UNED
Juan J. Merelo Guervós Univ. de Granada
Francisco Fernández de Vega Univ. de
Extremadura
Motivación



   Modelo de islas mejora secuencial
   Modelos asíncronos mejores
   Poblaciones asíncronas

          ...
Hipótesis


   Intercambiar los mejores individuos no
   siempre es lo mejor




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Hipótesis
Hipótesis


   Simultáneamente:

                 Calidad



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Criterios de intercambio de
individuos




       El más diferente de la población
  
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¿Cuál es el más diferente
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  El mejor


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Secuencia consenso


  Compuesta por los alelos más frecuentes
    para cada posición del genotipo.

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Nuestro modelo
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La implementación


   Cromosomas: cadenas binarias de
      longitud fija
      Cruce: bipunto
  
      Mutación: bit a...
Problemas de estudio
P-Peaks:
                 1
              x= max { N −d H   , Peak i  }
  f P− peaks           ...
Problemas de estudio
MMDP:

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Resultados: P-Peaks
Resultados: wP-Peaks
Resultados: MMDP
Entropía: best
Entropía: multikulti-elite
Entropía: medias
Conclusions


   La diversidad mejora los resultados
   siempre y cuando el individuo tenga
   suficiente calidad

   El...
Trabajos futuros


   Implementación paralela


   Estudio de otros parámetros: número de
   nodos, individuos enviados,...
Gracias !



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Algoritmo Multikulti: migración de genotipos en un modelo de islas y su impacto en la diversidad

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Transparencias del trabajo presentado en el congreso de metaheurísticas, algoritmos evolutivos y bioinspirados (MAEB 09)

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Algoritmo Multikulti: migración de genotipos en un modelo de islas y su impacto en la diversidad

  1. 1. Lourdes Araujo UNED Juan J. Merelo Guervós Univ. de Granada Francisco Fernández de Vega Univ. de Extremadura
  2. 2. Motivación  Modelo de islas mejora secuencial  Modelos asíncronos mejores  Poblaciones asíncronas  Ventajas de la diversidad
  3. 3. Hipótesis  Intercambiar los mejores individuos no siempre es lo mejor Población 1 Población 2
  4. 4. Hipótesis ? ? ? ? ? ?
  5. 5. Hipótesis
  6. 6. Hipótesis  Simultáneamente: Calidad Diversidad
  7. 7. Criterios de intercambio de individuos El más diferente de la población  destino  El más diferente de la población destino elegido entre una élite
  8. 8. ¿Cuál es el más diferente de toda la población destino? Representación de la población:  El mejor  La secuencia consenso
  9. 9. Secuencia consenso Compuesta por los alelos más frecuentes para cada posición del genotipo. 10111001100010110 01110010110001011 00111100001010111 SC: 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1
  10. 10. Nuestro modelo Representación G2 del genotipo G3 P1 P2 G1 “bastante” diferente “bastante” Pn P3 de G2 diferente de G3
  11. 11. La implementación  Cromosomas: cadenas binarias de longitud fija Cruce: bipunto  Mutación: bit a bit  Implementación en Perl  Escenario paralelo simulado 
  12. 12. Problemas de estudio P-Peaks: 1 x= max { N −d H   , Peak i  } f P− peaks  x N i≤i≤ p P=100, N=64 wP-Peaks: 1 x= max { w i N −d H  , Peak i  } f w P− peaks  x N i≤i≤ p w1=1.0, wi≠1=0.99 P=10, N=50
  13. 13. Problemas de estudio MMDP: k ∑ f s fitness s MMDP  = i i=1 fitnesssi(0) = 1.0 fitnesssi (1) = 0.0 fitnesssi (2) = 0.360384 fitnesssi (3) = 0.640576 fitnesssi (4) = 0.360384 fitnesssi (5) = 0.0 fitnesssi (6) = 1.0 k=20
  14. 14. Resultados: P-Peaks
  15. 15. Resultados: wP-Peaks
  16. 16. Resultados: MMDP
  17. 17. Entropía: best
  18. 18. Entropía: multikulti-elite
  19. 19. Entropía: medias
  20. 20. Conclusions  La diversidad mejora los resultados siempre y cuando el individuo tenga suficiente calidad  El estudio de entropía muestra una mejora real en la diversidad  Tanto el mejor individuo como la secuencia consenso representan adeacuadamente la población
  21. 21. Trabajos futuros  Implementación paralela  Estudio de otros parámetros: número de nodos, individuos enviados, etc.  Estudio de otros problemas
  22. 22. Gracias ! Preguntas?

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