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#+TITLE: Práctica 1
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#+SUBTITLE: Metaheurísticas
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#+AUTHOR: Amin Kasrou Aouam
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#+DATE: 2021-06-22
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#+PANDOC_OPTIONS: template:~/.pandoc/templates/eisvogel.latex
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#+PANDOC_OPTIONS: listings:t
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#+PANDOC_OPTIONS: toc:t
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#+PANDOC_METADATA: lang=es
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#+PANDOC_METADATA: titlepage:t
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#+PANDOC_METADATA: listings-no-page-break:t
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#+PANDOC_METADATA: toc-own-page:t
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#+PANDOC_METADATA: table-use-row-colors:t
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#+PANDOC_METADATA: colorlinks:t
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#+PANDOC_METADATA: logo:/home/coolneng/Photos/Logos/UGR.png
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#+LaTeX_HEADER: \usepackage[ruled, lined, linesnumbered, commentsnumbered, longend]{algorithm2e}
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* Práctica 2
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** Introducción
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En esta práctica, usaremos distintos algoritmos de búsqueda, basados en poblaciones, para resolver el problema de la máxima diversidad (MDP). Implementaremos:
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- Algoritmo genético
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- Algoritmo memético
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** Algoritmos
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*** Genético
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Los algoritmos genéticos se inspiran en la evolución natural y la genética. Generan un conjunto de soluciones inicial (i.e. población), seleccionan un subconjunto de individuos sobre los cuales se opera, hacen operaciones de recombinación y mutación, y finalmente reemplazan la población anterior por una nueva.
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El procedimiento general del algoritmo queda ilustrado a continuación:
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\begin{algorithm}
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\KwIn{A list $[a_i]$, $i=1, 2, \cdots, n$, that contains the population of individuals}
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\KwOut{Processed list}
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$P(t) \leftarrow initializePopulation()$
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$P(t) \leftarrow evaluatePopulation()$
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\While{$\neg stop condition $}{
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$t = t + 1$
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$parents \leftarrow selectParents(P(t-1))$
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$offspring \leftarrow recombine(parents)$
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$offspring \leftarrow mutate(offspring)$
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$P(t) \leftarrow replacePopulation(P(t-1), offspring)$
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$P(t) \leftarrow evaluatePopulation()$
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}
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\KwRet{$P(t)$}
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\end{algorithm}
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Procedemos a la implementación de 4 variantes distintas, según 2 criterios:
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**** Criterio de reemplazamiento
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- *Generacional*: la nueva población reemplaza totalmente a la población anterior
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- *Estacionario*: los dos mejores hijos reemplazan los dos peores individuos en la población anterior
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**** Operador de cruce
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- *Uniforme*: mantiene las posiciones comunes de ambos padres, las demás se eligen de forma aleatoria de cada padre (requiere reparador)
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- *Posición*: mantiene las posiciones comunes de ambos padres, elige el resto de elementos de cada padre y los baraja. Genera 2 hijos.
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*** Memético
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Los algoritmos meméticos surgen de la hibridación de un algoritmo genético, con un algoritmo de búsqueda local. El resultado es un algoritmo que posee un buen equilibrio entre exploración y explotación.
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El procedimiento general del algoritmo queda ilustrado a continuación:
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\begin{algorithm}
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\KwIn{A list $[a_i]$, $i=1, 2, \cdots, n$, that contains the population of individuals}
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\KwOut{Processed list}
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$P(t) \leftarrow initializePopulation()$
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$P(t) \leftarrow evaluatePopulation()$
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\While{$\neg stop condition $}{
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\If{$certain iteration$}{
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$P(t) <- localSearch(P(t-1))$
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}
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$t = t + 1$
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$parents \leftarrow selectParents(P(t-1))$
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$offspring \leftarrow recombine(parents)$
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|
$offspring \leftarrow mutate(offspring)$
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|
$P(t) \leftarrow replacePopulation(P(t-1), offspring)$
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$P(t) \leftarrow evaluatePopulation()$
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|
}
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\KwRet{$P(t)$}
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\end{algorithm}
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Procedemos a la implementación de 3 variantes distintas:
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- Búsqueda local sobre todos los cromosomas
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- Búsqueda local sobre un subconjunto aleatorio de cromosomas
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- Búsqueda local sobre un el subconjunto de los mejores cromosomas
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** Implementación
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La práctica ha sido implementada en /Python/, usando las siguientes bibliotecas:
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- NumPy
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- Pandas
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*** Instalación
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Para ejecutar el programa es preciso instalar Python, junto con las bibliotecas *Pandas* y *NumPy*.
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Se proporciona el archivo shell.nix para facilitar la instalación de las dependencias, con el gestor de paquetes [[https://nixos.org/][Nix]]. Tras instalar la herramienta Nix, únicamente habría que ejecutar el siguiente comando en la raíz del proyecto:
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#+begin_src shell
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nix-shell
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#+end_src
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** Ejecución
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La ejecución del programa se realiza mediante el siguiente comando:
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#+begin_src shell
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python src/main.py <dataset> <algoritmo> <parámetros>
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#+end_src
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Los parámetros posibles son:
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| dataset | algoritmo | parámetros |
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| Cualquier archivo de la carpeta data | genetic | uniform/position generation/stationary |
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| | memetic | all/random/best |
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También se proporciona un script que ejecuta 1 iteración de cada algoritmo, sobre cada uno de los /datasets/, y guarda los resultados en una hoja de cálculo. Se puede ejecutar mediante el siguiente comando:
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#+begin_src shell
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python src/execution.py
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#+end_src
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*Nota*: se precisa instalar la biblioteca [[https://xlsxwriter.readthedocs.io/][XlsxWriter]] para la exportación de los resultados a un archivo Excel.
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* Análisis de los resultados
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Desafortunadamente, debido a un tiempo de ejecución excesivamente alto (incluso tras ajustar los metaparámetros) no podemos proporcionar resultados de la ejecución de los algoritmos.
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