Computación evolutiva distribuida asíncrona en redes heterogéneas usando una máquina virtual java

• Autores: M. I. García Arenas
• Directores de la Tesis: Juan Julián Merelo Guervós (dir. tes.) , Pedro Ángel Castillo Valdivieso (codir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Granada ( España ) en 2003
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Alberto Prieto Espinosa (presid.) , Julio Ortega Lopera (secret.) , Óscar Cordón García (voc.) , Francisco Fernández de Vega (voc.) , Enrique Alba Torres (voc.)
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• Resumen

  • Este trabajo está motivado por la necesidad de herramientas de Computación Evolutiva que faciliten la creación de experimentos para aprovechar la potencia disponible en máquinas no locales conectadas a una red como puede ser internet. Esta herramienta, denominada JEO (Objetos Evolutivos en Java), es los suficientemente flexible, potente y fácil y usar como para construir cualquier experimento de forma distribuida. Otra de las característícas más destacables es que permite la creación de experimentos escalables posibilitando así centrar la investigación en el propio experimento y despreocuparse de otros aspectos que pueden no estar tan ligados a los algoritmos. La escalabilidad que adquieren los experimentos construidos con JEO está avalada por un soporte software que permite la construcción de una red punto a punto que implementa un modelo de computación paralela basado en el paso de mensajes.

    JEO da soporte a la creación de experimentos de los paradigmas tradicionales como son los algoritmos genéticos, las estrategias evolutivas, la programación evolutiva o la programación genética. También proponen un nuevo modelo general de computación evolutiva basado en una economía virtual que ayuda a la evolución de soluciones. JEO está totalmente integrada en un proyecto denominado DREAM (Máquina Distribuida de Recursos para Algoritmos Evolutivos) que permite crear redes punto a punto de nodos de ejecución para los experimentos que se desarrollan.

    Por último se presentan las características de JEO de forma más detallada.

    Para probar la utilidad de la herramienta se presentan varios problemas clásicos en Computación Evolutiva y algunos problemas que introducen innovaciones en este campo, dotando a JEO de una potencia que otras herramientas no poseen.