algoritmo multikulti: migración de genotipos en un modelo de islas y su impacto en la diversidad

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

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Page 1: Algoritmo Multikulti: migración de genotipos en un modelo de islas y su impacto en la diversidad

Lourdes Araujo UNED Juan J. Merelo Guervós Univ. de GranadaFrancisco Fernández de Vega Univ. de Extremadura

Page 2: Algoritmo Multikulti: migración de genotipos en un modelo de islas y su impacto en la diversidad

Motivación

Modelo de islas mejora secuencial Modelos asíncronos mejores Poblaciones asíncronas

Ventajas de la diversidad

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Hipótesis

Intercambiar los mejores individuos no siempre es lo mejor

Población 1 Población 2

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Hipótesis

?

?

??

??

Page 5: Algoritmo Multikulti: migración de genotipos en un modelo de islas y su impacto en la diversidad

Hipótesis

Page 6: Algoritmo Multikulti: migración de genotipos en un modelo de islas y su impacto en la diversidad

Hipótesis

Simultáneamente:

Calidad

Diversidad

Page 7: Algoritmo Multikulti: migración de genotipos en un modelo de islas y su impacto en la diversidad

Criterios de intercambio de individuos

El más diferente de la población

destino

El más diferente de la población destino elegido entre una élite

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¿Cuál es el más diferente de toda la población destino?

Representación de la población:

El mejor

La secuencia consenso

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Secuencia consenso

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

1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 SC: 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1

Page 10: Algoritmo Multikulti: migración de genotipos en un modelo de islas y su impacto en la diversidad

Nuestro modelo

P3

P1 P2

Pn

Representación G2 del genotipo

“bastante”diferente de G2

G1G3

“bastante”diferente de G3

Page 11: Algoritmo Multikulti: migración de genotipos en un modelo de islas y su impacto en la diversidad

La implementación

Cromosomas: cadenas binarias de longitud fija

Cruce: bipunto Mutación: bit a bit Implementación en Perl Escenario paralelo simulado

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Problemas de estudio

P-Peaks:

wP-Peaks:

w1=1.0, wi≠1=0.99

f P− peaksx=1Nmaxi≤i≤ p

{N−d H x , Peak i }

f w P− peaksx=1Nmaxi≤i≤ p

{w iN−dH x , Peak i }

P=100, N=64

P=10, N=50

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Problemas de estudio

fitnesssi(0) = 1.0 fitnesssi (1) = 0.0fitnesssi (2) = 0.360384 fitnesssi (3) = 0.640576fitnesssi (4) = 0.360384 fitnesssi (5) = 0.0fitnesssi (6) = 1.0

MMDP:

f MMDPs =∑i=1

k

fitnesss i

k=20

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Resultados: P-Peaks

Page 15: Algoritmo Multikulti: migración de genotipos en un modelo de islas y su impacto en la diversidad

Resultados: wP-Peaks

Page 16: Algoritmo Multikulti: migración de genotipos en un modelo de islas y su impacto en la diversidad

Resultados: MMDP

Page 17: Algoritmo Multikulti: migración de genotipos en un modelo de islas y su impacto en la diversidad

Entropía: best

Page 18: Algoritmo Multikulti: migración de genotipos en un modelo de islas y su impacto en la diversidad

Entropía: multikulti-elite

Page 19: Algoritmo Multikulti: migración de genotipos en un modelo de islas y su impacto en la diversidad

Entropía: medias

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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

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Trabajos futuros

Implementación paralela

Estudio de otros parámetros: número de nodos, individuos enviados, etc.

Estudio de otros problemas

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Gracias !

Preguntas?