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Optimizando EAs

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Optimizando la implementación de
algoritmos evolutivos

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Optimizando EAs

  1. 1. Optimizando la implementación de algoritmos evolutivos J.J. Merelo, Pedro Cast illo, Juan L. Jiménez Laredo, Maribel García Arenas GeNeura team: http://geneura.wordpress.com Depto. de Arquitectura y Tecnología de Computadores: http://atc.ugr.es Universidad d Granada: http://www.ugr.es
  2. 2. Mejorando los algoritmos evolutivos Usar una metodología de prueba y evaluación seguida por la aplicación de técnicas de programación comunes
  3. 3. Prestar atención a la optimización de las aplicaciones El hardware cada vez es más potente y rápido, aún así, se deben optimizar las implementaciones
  4. 4. En cuanto a la implementación de los algoritmos evolutivos Se pueden diseñar mejores algoritmos y obtener mejoras sustanciales tanto algorítmicas como de tiempo de ejecución
  5. 5. Herramientas que nos ayudarán Monitores Tiempo de ejecución, memoria usada, consumo de recursos Profilers Tiempo invertido y número de ejecuciones reales de fragmentos de código
  6. 6. En este trabajo... Partir de la implementación de un AE sencillo Programado en Perl con Algorithm::Evolutionary Analizar el programa con las herramientas Aplicar cambios para optimizar la implementación Estudiar las mejoras
  7. 7. Ejemplo de uso de un profiler Tiempo en cada llamada a función
  8. 8. Planteamiento del problema Fitness = MaxOnes Algoritmo genético canónico, con élite Población y longitud variable Software libre: http://bit.ly/bOk3z3
  9. 9. Evolución de un programa evolutivo Salida de la herramienta Launchpad
  10. 10. Evolución de un programa evolutivo Eliminado Añadido
  11. 11. Posibles mejoras al programa Mejoras en el cálculo del fitness: Usar una caché Cambio del cálculo del fitness Detección de cuellos de botella: Usar un profiler para detectarlos Cambio de la función de ordenación
  12. 12. El tamaño siempre importa Caché para la función fitness básica caché usar tr Uso de la función de Perl tr para cálculo del fitness
  13. 13. Cuantos más semos... más tardaremos Uso de un profiler básica para localización de cuello de botella: función sort mergesort Sort::Key Cambio por Sort::Key (mejora del comportamiento peor caso)
  14. 14. Conclusiones Mejoras del tiempo de ejecución de un programa mediante mejoras en la implementación. Conviene aplicar técnicas de programación habituales y buenas prácticas. Trabajo futuro: incorporación de técnicas en Algorithm::Evolutionary, librería de algoritmos evolutivos en Perl.
  15. 15. Muchas gracias ¿Alguna pregunta? J.J. Merelo jmerelo@geneura.ugr.es

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