Introducción Programación funcional Diseño/implementación de AGs Conclusiones

Adaptando algoritmos evolutivos paralelosal lenguaje funcional Erlang

J. Albert-Cruz1, L. Acevedo-Martínez1, J.J. Merelo2, P.A.Castillo2, M.G. Arenas2

Centro de Estudios de Matemática Computacional, Universidad de CienciasInformáticas, Cuba

Dept. Arquitectura y Tecnología de los Computadores, Universidad de Granada,España

jalbert@uci.cu

Adaptando algoritmos evolutivos al lenguaje Erlang

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Sumario

1 Introducción

2 Programación funcional

3 Diseño/implementación de AGs

4 Conclusiones

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Tecnologías usadas para implementar AGs

Java, C/C++ y PerlTodas OO (o al menos procedurales)La implementación importa

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Paradigmas emergentes

FuncionalConcurrente

En los lenguajes tradicionales se incluyen:C# 3/4/5 (sucesivas características funcionales).NET Framework/Bibliotecas Java (patronesconcurrentes)

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El desafío de los multi-núcleos

Necesidad de hacer paralelo el más simple de nuestrosprogramas de manera que hagan uso de losmicroprocesadores modernos.

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El desafío de los multi-núcleos

BibliotecasNuevos lenguajes / versiones actualizadas de losviejos

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Lenguajes de programación

Clojure, Go, Scala, ErlangPoseen construcciones para concurrencia: facilitandorazonar sobre ella y simplificando su sintaxis

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Programación funcional

uso de las funciones como datos (pasándolas porparámetros y devolviéndolas como resultados)uso de listasadecuada para el desarrollo de algoritmosconcurrentes pues estos tienen la primera fuente deerrores y complejidad en la comunicación entreprocesos, a través de cambios de estado

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Programación funcional: Erlang

lenguaje funcional, concurrente y distribuidoposee entre sus tipos de datos el de procesoutiliza el modelo actor para su implementación delparadigma de programación concurrente

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Mapeo entre conceptos de Erlang y de AGs

Concepto Erlang Concepto AG en el que se empleatupla cromosoma evaluadolista cromosoma y poblaciónfunción cruzamiento, mutación y selecciónactor isla, evaluador y reproductormensaje migraciónets poolmódulo random naturaleza estocástica del AG

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Código desarrollado: erlEA

Módulos lógicos: reproducer, evaluator, poolManagerMódulos auxiliares e interconexión: experiment,configBuilder, profiler, manager, report

El código se encuentra bajo la licencia AGPL enhttps://github.com/jalbertcruz/erlEA/tree/MAEB

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Resultados

Problema OneMax (cantidad de 1s en la cadena)Cromosomas de longitud 128Población de 256 individuos por islaEvaluadores y reproductores trabajando con bloquesde 50 cromosomasMáquina con Windows 8, Core i7 y 16 Gb de RAM

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Resultados de los experimentos

No. Islas Evaluadores Reproductores Tiempo (s)1 2 5 10 11.623752 2 10 20 25.34123 4 5 10 10.6720014 4 10 20 27.091175 8 5 10 16.3750046 8 10 20 36.294951

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Conclusiones

El escalado no es bueno, siendo en todo caso mejorcuanto menor es el número de evaluadores.Alta simplicidad de implementación de un modelohíbrido de AG, en su versión concurrente.

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Trabajo futuro

Implementación de un experimento más complejoUso de arquitectura distribuida y heterogénea(soporte para la distribución de procesos y eimplementación de la MV para varias plataformas)

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