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Algoritmo memético

En informática e investigación operativa , un algoritmo memético (AM) es una extensión de un algoritmo evolutivo (AE) que busca acelerar la búsqueda evolutiva del óptimo . Un AE...

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En informática e investigación operativa , un algoritmo memético (AM) es una extensión de un algoritmo evolutivo (AE) que busca acelerar la búsqueda evolutiva del óptimo . Un AE es una metaheurística que reproduce los principios básicos de la evolución biológica como un algoritmo informático para resolver tareas de optimización o planificación complejas , al menos de forma aproximada . Un AM utiliza una o más heurísticas o técnicas de búsqueda local adecuadas para mejorar la calidad de las soluciones generadas por el AE y acelerar la búsqueda. Los efectos sobre la fiabilidad de encontrar el óptimo global dependen tanto del caso de uso como del diseño del AM .

Los algoritmos meméticos representan una de las áreas de investigación más recientes y en auge en la computación evolutiva . El término MA se utiliza ahora ampliamente como una sinergia entre el enfoque evolutivo o cualquier enfoque basado en poblaciones y los procedimientos de aprendizaje individual o mejora local para la resolución de problemas. Con frecuencia, los MA también se denominan en la literatura algoritmos evolutivos baldwinianos, algoritmos evolutivos lamarckianos, algoritmos culturales o búsqueda genética local.

Introducción

Inspirado tanto en los principios darwinianos de la evolución natural como en la noción de meme de Dawkins , el término algoritmo memético (AM) fue introducido por Pablo Moscato en su informe técnico [ 1 ] en 1989, donde consideró que el AM se aproximaba a una forma de algoritmo genético híbrido (AG) basado en poblaciones, acoplado a un procedimiento de aprendizaje individual capaz de realizar refinamientos locales. Los paralelismos metafóricos, por un lado, con la evolución darwiniana y, por otro, entre los memes y las heurísticas específicas de dominio (búsqueda local) , se capturan dentro de los algoritmos meméticos, lo que da como resultado una metodología que equilibra bien la generalidad y la especificidad del problema. Esta naturaleza de dos etapas los convierte en un caso especial de evolución de doble fase .

La idea básica de un algoritmo metanómico (AM) es combinar las ventajas de una búsqueda global realizada por un algoritmo evolutivo (AE) (u otro método de búsqueda global) con el refinamiento local que proporcionan una o más técnicas de búsqueda local, evitando sus inconvenientes. La principal desventaja de los AE es que, al buscar en las proximidades de un óptimo, su rendimiento es deficiente a la hora de determinar su posición exacta. El inconveniente de los métodos de búsqueda local reside simplemente en la proximidad de su búsqueda con respecto al punto de partida elegido. La combinación de estas dos clases de métodos busca fusionar la búsqueda global y local para aprovechar las ventajas de ambos enfoques.

La idea de este enfoque se puede ilustrar con la búsqueda de la montaña más alta de los Alpes . Un método de búsqueda local ascendería una de las montañas cercanas al punto de partida, ignorando el Mont Blanc siempre que el punto de partida no esté en sus proximidades. Un EA, por otro lado, probablemente solo encontrará el Mont Blanc después de examinar muchas otras montañas, valles y colinas, y luego tendrá dificultades para identificar la cruz de la cumbre. Sin embargo, desde la perspectiva del procedimiento de búsqueda global de un MA, solo se ven las cumbres de las colinas y montañas, y su búsqueda se limita a encontrar la mejor cumbre. La pregunta abierta es si el esfuerzo adicional requerido para la búsqueda local vale la pena. Esto depende no solo del diseño del MA, sino también de la aplicación específica y los métodos de búsqueda local utilizados. [ 2 ] [ 3 ] En el contexto de la optimización compleja, se han reportado muchas instancias diferentes de algoritmos meméticos en una amplia gama de dominios de aplicación , que en general convergen a soluciones de alta calidad de manera más eficiente que sus contrapartes evolutivas convencionales. [ 4 ]

En general, el uso de las ideas de la memética dentro de un marco computacional se denomina computación memética o computación memética (CM). [ 5 ] [ 6 ] Con la CM, los rasgos del darwinismo universal se capturan de manera más apropiada. Desde esta perspectiva, la MA es una noción más restringida de CM. Más específicamente, la MA abarca un área de la CM, en particular las áreas de algoritmos evolutivos que combinan otras técnicas de refinamiento deterministas para resolver problemas de optimización. La CM extiende la noción de memes para abarcar entidades conceptuales de procedimientos o representaciones enriquecidas con conocimiento.

Fundamentos teóricos

Los teoremas de optimización y búsqueda que establecen que no existe un método gratuito [ 7 ] [ 8 ] afirman que todas las estrategias de optimización son igualmente efectivas con respecto al conjunto de todos los problemas de optimización. Por el contrario, esto implica que cabe esperar lo siguiente: cuanto más eficientemente un algoritmo resuelve un problema o una clase de problemas, menos general es y más conocimiento específico del problema se basa en él. Esta idea lleva directamente a la recomendación de complementar las metaheurísticas de aplicación general con métodos o heurísticas específicos para cada aplicación [ 9 ] , lo cual encaja bien con el concepto de MA.

El desarrollo de las MA

1.ª generación

Pablo Moscato caracterizó un MA de la siguiente manera: " Los algoritmos meméticos son una combinación entre una búsqueda global basada en la población y la búsqueda local heurística realizada por cada individuo. ... Los mecanismos para realizar la búsqueda local pueden ser alcanzar un óptimo local o mejorar (con respecto a la función de costo objetivo) hasta un nivel predeterminado. " Y enfatiza: " No estoy limitando un MA a una representación genética. " [ 1 ] : 19–20 Esta definición original de MA, si bien abarca características de la evolución cultural (en forma de refinamiento local) en el ciclo de búsqueda, puede no calificar como un verdadero sistema evolutivo según el darwinismo universal , ya que faltan todos los principios básicos de herencia/transmisión memética, variación y selección. Esto sugiere por qué el término MA suscitó críticas y controversias entre los investigadores cuando se introdujo por primera vez. [ 1 ] El siguiente pseudocódigo correspondería a esta definición general de un MA:

Pseudocódigo
Procedimiento Algoritmo Memético Inicializar: Generar una población inicial, evaluar a los individuos y asignarles un valor de calidad; mientras no se cumplan las condiciones de parada, hacer evolucionar una nueva población utilizando operadores de búsqueda estocástica. Evaluar a todos los individuos de la población y asignarles un valor de calidad. Seleccionar el subconjunto de individuos,Ωil{\displaystyle \Omega _{il}}, que debería someterse al procedimiento de mejora individual. para cada individuo enΩil{\displaystyle \Omega _{il}}realizar aprendizaje individual utilizando meme ( s) con frecuencia o probabilidad deFil{\displaystyle f_{il}}, con una intensidad detil{\displaystyle t_{il}}. Proceda con el aprendizaje lamarckiano o baldwiniano. fin para fin mientras

El aprendizaje lamarckiano en este contexto significa actualizar el cromosoma de acuerdo con la solución mejorada encontrada por el paso de aprendizaje individual, mientras que el aprendizaje baldwiniano deja el cromosoma sin cambios y utiliza solo la aptitud mejorada . Este pseudocódigo deja abierto qué pasos se basan en la aptitud de los individuos y cuáles no. En cuestión están la evolución de la nueva población y la selección deΩil{\displaystyle \Omega _{il}}.

Dado que la mayoría de las implementaciones de MA se basan en EA, también se proporciona aquí el pseudocódigo de un representante correspondiente de la primera generación, siguiendo a Krasnogor: [ 10 ]

Pseudocódigo
Procedimiento Algoritmo Memético Basado en una Inicialización de EA:t=0{\displaystyle t=0}// Inicialización del contador de generación Genera aleatoriamente una población inicialPAG(t){\displaystyle P(t)}; Calcular la aptitudF(pag)  ∀pag∈PAG(t){\displaystyle f(p)\ \ \forall p\in P(t)}; mientras no se cumplan las condiciones de parada, haga Selección: de acuerdo conF(pag){\displaystyle f(p)}elegir un subconjunto dePAG(t){\displaystyle P(t)}y almacenarlo enMETRO(t){\displaystyle M(t)}Descendencia : Recombinar y mutar individuospag∈METRO(t){\displaystyle p\in M(t)}y almacenarlos enMETRO′(t){\displaystyle M'(t)}Aprendizaje : Mejorarpag′{\displaystyle p'}mediante búsqueda local o heurística∀pag′∈METRO′(t){\displaystyle \forall p'\in M'(t)}; Evaluación: Calcular la aptitudF(pag′)  ∀pag′∈METRO′(t){\displaystyle f(p')\ \ \forall p'\in M'(t)}; si el aprendizaje lamarckiano entonces Actualizar cromosoma depag′{\displaystyle p'}según la mejora∀pag′∈METRO′(t){\displaystyle \forall p'\in M'(t)}; fi Nueva generación: GenerarPAG(t+1){\displaystyle P(t+1)}seleccionando algunos individuos dePAG(t){\displaystyle P(t)}yMETRO′(t){\displaystyle M'(t)};t=t+1{\displaystyle t=t+1}; // Incrementar el contador de generación fin mientras Devolver el mejor individualpag∈PAG(t−1){\displaystyle p\in P(t-1)}como resultado;

Existen algunas alternativas para este esquema MA. Por ejemplo:

  • Es posible que todos o algunos de los individuos iniciales mejoren gracias al/los meme(s).
  • Es posible que los progenitores sean mejorados localmente en lugar de la descendencia.
  • En lugar de toda la descendencia, solo una fracción seleccionada al azar o dependiente de la aptitud puede experimentar una mejora local. Esto último requiere la evaluación de la descendencia enMETRO′(t){\displaystyle M'(t)}antes de la etapa de aprendizaje .

2ª generación

Los MA multimeme [ 11 ] , hiperheurísticos [ 12 ] [ 13 ] y meta-lamarckianos [ 2 ] [ 3 ] se denominan MA de segunda generación, ya que exhiben los principios de transmisión y selección memética en su diseño. En los MA multimeme, el material memético se codifica como parte del genotipo . Posteriormente, el meme decodificado de cada individuo/ cromosoma se utiliza para realizar un refinamiento local. El material memético se transmite mediante un mecanismo de herencia simple de padres a hijos. Por otro lado, en los MA hiperheurísticos y meta-lamarckianos, el conjunto de memes candidatos considerados compite, en función de sus méritos anteriores en la generación de mejoras locales mediante un mecanismo de recompensa, decidiendo qué meme se seleccionará para continuar con futuros refinamientos locales. Los memes con una recompensa mayor tienen una mayor probabilidad de seguir utilizándose. Para una revisión sobre los MA de segunda generación, es decir, los MA que consideran múltiples métodos de aprendizaje individual dentro de un sistema evolutivo, se remite al lector a [ 14 ] .

tercera generación

La coevolución [ 15 ] y los MA autogeneradores [ 16 ] pueden considerarse MA de tercera generación, donde se han tenido en cuenta los tres principios que satisfacen las definiciones de un sistema evolutivo básico. A diferencia de los MA de segunda generación, que asumen que los memes a utilizar se conocen a priori, los MA de tercera generación utilizan una búsqueda local basada en reglas para complementar las soluciones candidatas dentro del sistema evolutivo, capturando así características o patrones que se repiten regularmente en el espacio del problema.

Algunas notas de diseño

El método/meme de aprendizaje utilizado tiene un impacto significativo en los resultados de mejora, por lo que se debe tener cuidado al decidir qué meme o memes usar para un problema de optimización particular. [ 12 ] [ 14 ] [ 17 ] La frecuencia e intensidad del aprendizaje individual definen directamente el grado de evolución (exploración) frente al aprendizaje individual (explotación) en la búsqueda MA, para un presupuesto computacional fijo limitado dado. Claramente, un aprendizaje individual más intenso proporciona una mayor probabilidad de convergencia a los óptimos locales, pero limita la cantidad de evolución que se puede gastar sin incurrir en recursos computacionales excesivos. Por lo tanto, se debe tener cuidado al establecer estos dos parámetros para equilibrar el presupuesto computacional disponible para lograr el máximo rendimiento de búsqueda. Cuando solo una parte de los individuos de la población experimenta aprendizaje, se debe considerar qué subconjunto de individuos mejorar para maximizar la utilidad de la búsqueda MA. Por último, pero no menos importante, se debe decidir si el individuo respectivo debe cambiar por el éxito del aprendizaje (aprendizaje lamarckiano) o no (aprendizaje baldwiniano). Por lo tanto, se deben responder las siguientes cinco preguntas de diseño [ 3 ] [ 17 ] [ 18 ] , la primera de las cuales es abordada por todos los representantes de la segunda generación mencionados anteriormente durante una ejecución de MA, mientras que la forma extendida del aprendizaje meta-lamarckiano de [ 3 ] amplía esto a las primeras cuatro decisiones de diseño.

Selección de un método de aprendizaje individual o meme para ser utilizado para un problema o individuo en particular.

En el contexto de la optimización continua, el aprendizaje individual se manifiesta mediante heurísticas locales o métodos enumerativos exactos convencionales. [ 19 ] Ejemplos de estrategias de aprendizaje individual incluyen el método de ascenso de colinas , el método Simplex, el método de Newton/cuasi-Newton, los métodos de punto interior , el método del gradiente conjugado , la búsqueda lineal y otras heurísticas locales. Cabe destacar que la mayoría de los métodos comunes de aprendizaje individual son deterministas.

En la optimización combinatoria, por otro lado, los métodos de aprendizaje individuales suelen presentarse en forma de heurísticas (que pueden ser deterministas o estocásticas) adaptadas a un problema específico. Algunos procedimientos y esquemas heurísticos típicos incluyen el intercambio de k genes, el intercambio de aristas, la primera mejora y muchos otros.

Determinación de la frecuencia de aprendizaje individual

One of the first issues pertinent to memetic algorithm design is to consider how often the individual learning should be applied; i.e., individual learning frequency. In one case,[17] the effect of individual learning frequency on MA search performance was considered where various configurations of the individual learning frequency at different stages of the MA search were investigated. Conversely, it was shown elsewhere[20] that it may be worthwhile to apply individual learning on every individual if the computational complexity of the individual learning is relatively low.

Selection of the individuals to which individual learning is applied

On the issue of selecting appropriate individuals among the EA population that should undergo individual learning, fitness-based and distribution-based strategies were studied for adapting the probability of applying individual learning on the population of chromosomes in continuous parametric search problems with Land[21] extending the work to combinatorial optimization problems. Bambha et al. introduced a simulated heating technique for systematically integrating parameterized individual learning into evolutionary algorithms to achieve maximum solution quality.[22]

Specification of the intensity of individual learning

Individual learning intensity, til{\displaystyle t_{il}}, is the amount of computational budget allocated to an iteration of individual learning; i.e., the maximum computational budget allowable for individual learning to expend on improving a single solution.

Choice of Lamarckian or Baldwinian learning

It is to be decided whether a found improvement is to work only by the better fitness (Baldwinian learning) or whether also the individual is adapted accordingly (lamarckian learning). In the case of an EA, this would mean an adjustment of the genotype. This question has been controversially discussed for EAs in the literature already in the 1990s, stating that the specific use case plays a major role.[23][24][25] The background of the debate is that genome adaptation may promote premature convergence. This risk can be effectively mitigated by other measures to better balance breadth and depth searches, such as the use of structured populations.[3]

Applications

Memetic algorithms have been successfully applied to a multitude of real-world problems. Although many people employ techniques closely related to memetic algorithms, alternative names such as hybrid genetic algorithms are also employed.

Los investigadores han utilizado algoritmos meméticos para abordar muchos problemas NP clásicos . Algunos ejemplos son: partición de grafos , problema de la mochila multidimensional , problema del viajante , problema de asignación cuadrática , problema de cobertura de conjuntos , coloración mínima de grafos , problema del conjunto independiente máximo , problema de empaquetamiento de contenedores y problema de asignación generalizada .

Las aplicaciones más recientes incluyen (pero no se limitan a) análisis de negocios y ciencia de datos , [ 4 ] entrenamiento de redes neuronales artificiales , [ 26 ] reconocimiento de patrones , [ 27 ] planificación de movimiento robótico , [ 28 ] orientación de haces , [ 29 ] diseño de circuitos , [ 30 ] restauración del servicio eléctrico, [ 31 ] sistemas expertos médicos , [ 32 ] programación de una sola máquina , [ 33 ] programación automática de horarios (en particular, el horario para la NHL ), [ 34 ] programación de mano de obra , [ 35 ] optimización de la programación de enfermeras , [ 36 ] asignación de procesadores , [ 37 ] programación de mantenimiento (por ejemplo, de una red de distribución eléctrica), [ 38 ] programación de múltiples flujos de trabajo para recursos heterogéneos restringidos, [ 39 ] problema de la mochila multidimensional, [ 40 ] diseño VLSI , [ 41 ] agrupamiento de perfiles de expresión genética , [ 42 ] selección de características/genes, [ 43 ] [ 44 ] determinación de parámetros para inyección de fallas de hardware, [ 45 ] y selección de características multiclase y multiobjetivo . [ 46 ] [ 47 ]

Actividades recientes en algoritmos meméticos

  • Taller IEEE sobre Algoritmos Meméticos (WOMA 2009). Presidentes del programa: Jim Smith, Universidad del Oeste de Inglaterra, Reino Unido; Yew-Soon Ong, Universidad Tecnológica de Nanyang, Singapur; Gustafson Steven, Universidad de Nottingham, Reino Unido; Meng Hiot Lim, Universidad Tecnológica de Nanyang, Singapur; Natalio Krasnogor, Universidad de Nottingham, Reino Unido.
  • La revista Memetic Computing Journal publicó su primer número en enero de 2009.
  • Congreso Mundial de Inteligencia Computacional del IEEE de 2008 (WCCI 2008) , Hong Kong, Sesión especial sobre algoritmos meméticos .
  • Número especial sobre 'Tendencias emergentes en computación blanda: algoritmo memético' Archivado el 27/09/2011 en Wayback Machine , Soft Computing Journal, Completado y en prensa, 2008.
  • Grupo de trabajo sobre tecnologías emergentes de la IEEE Computational Intelligence Society sobre computación memética. Archivado el 27 de septiembre de 2011 en Wayback Machine.
  • Congreso IEEE sobre Computación Evolutiva (CEC 2007) , Singapur, Sesión Especial sobre Algoritmos Meméticos .
  • La "computación memética", según los Indicadores Científicos Esenciales de Thomson Scientific, se perfila como un área de investigación emergente de vanguardia.
  • Número especial sobre algoritmos meméticos , IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part B: Cybernetics, vol. 37, n.º 1, febrero de 2007.
  • Avances recientes en algoritmos meméticos , Serie: Estudios en lógica difusa y computación blanda, Vol. 166, ISBN 978-3-540-22904-9, 2005.
  • Número especial sobre algoritmos meméticos , Evolutionary Computation, otoño de 2004, vol. 12, n.º 3: v-vi.

Referencias

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