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Estudio preliminar del rendimiento de
familias de algoritmos multiobjetivo en
diseño arquitectónico
Aurora Ramírez, José Raúl Romero, Sebastián Ventura
Dpto. de Informática y Análisis Numérico. Universidad de Córdoba.
Mérida, 04-06 de febrero de 2015
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Índice de contenido
1. Introducción
2. Algoritmos
multiobjetivo
3. Descripción del
problema
4. Estudio
experimental
5. Conclusiones
[1/13]
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Introducción Optimización multiobjetivo para procesos
de toma de decisiones
Algoritmos evolutivos multiobjetivo (MOEAs)
Habitualmente manejan 2 objetivos
X Congreso Español de Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados (MAEB’15) [2/13]
Ingeniería del Software basada en búsqueda (SBSE)
Múltiples conceptos asociados a
criterios de calidad del software
Especial dificultad en las fases de
análisis y diseño
Técnicas
de
búsqueda
Ingeniería
del
Software
Ingeniería
del
Software
basada en
búsqueda
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Introducción
X Congreso Español de Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados (MAEB’15) [3/13]
Resolución de problemas de muchos objetivos
Técnicas clásicas de dominancia y diversidad pierden su eficacia
Nuevos enfoques: descomposición, indicadores, puntos de referencia…
Principalmente testados en problemas de optimización real
Algoritmos evolutivos + SBSE + muchos objetivos
Aplicación de algoritmos clásicos o variantes
Pocos trabajos con más de 3-4 objetivos
Comparativa de 4 familias
Hasta 6 objetivos
Descubrimiento de arquitecturas software
Estudio de MOEAs en diseño arquitectónico
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Algoritmos multiobjetivo
X Congreso Español de Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados (MAEB’15) [4/13]
Criterio clásico de dominancia
Técnica complementaria para
preservar la diversidad
NSGA-II
Descomposición del problema de
optimización
Asociación entre individuos
y subproblemas
MOEA/D
Partición del espacio de búsqueda
Modificación del criterio de
dominancia
ε-MOEA
Guiado por un indicador de calidad
(hypervolume)
Estimación del valor
atribuible al individuo
HypE
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Descripción del problema
X Congreso Español de Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados (MAEB’15) [5/13]
Descubrimiento de arquitecturas software basadas en componentes:
Componente: grupo de clases relacionadas
Interfaz: relaciones entre clases alojadas en distintos componentes
Conector: enlace entre una interfaz requerida y una interfaz proveída
Guiado por requisitos no funcionales
Problema altamente combinatorio
No existe una estructura predefinida
Variedad de estilos arquitectónicos
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Descripción del problema
X Congreso Español de Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados (MAEB’15) [6/13]
Mutación
Añadir un componente
Eliminar un componente
Unir dos componentes
Dividir un componente
Mover una clase
Inicialización y restricciones
1. Distribución aleatoria de clases Componentes no vacíos, clases no replicadas
2. Asignación de interfaces y conectores Componentes aislados o mutuamente dependientes
Genotipo y fenotipo
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Descripción del problema
X Congreso Español de Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados (MAEB’15) [7/13]
Intra-modular Coupling Density (ICD)
External Relations Penalty (ERP)
Groups/Components Ratio (GCR)
Critical Size (CS)
Instability (Ins)
Encapsulation (Enc)
n
i
iout
i
in
i
in
i
t
iti ICD
nICD
CICI
CI
classes
classesclassesICD
1
1
#
##
ijijijij gegecoco
n
i
n
j
agagasas nwnwnwnwERP 1 1
components
cgroupsGCR
#
#
n
i
ii CCCSotherwise
thresholdisizeifCC
10
)(1
n
i
i
classes
classesi Enc
nEnc
total
innerEnc
1
1
#
#
n
i
i
ii
ii Ins
nIns
ACEC
ECIns
1
1
Seis objetivos basados en la modularidad y la reutilización
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Estudio experimental
X Congreso Español de Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados (MAEB’15) [8/13]
30 ejecuciones aleatorias
Combinaciones de 2, 4 y 6 objetivos
Indicadores de calidad:
Hypervolume (HV)
Spacing (S)
Tests de Friedman y Holm
6 diseños software (XMI)
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Estudio experimental
X Congreso Español de Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados (MAEB’15) [9/13]
Resultados para combinaciones de 2 objetivos
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Estudio experimental
X Congreso Español de Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados (MAEB’15) [10/13]
Resultados para combinaciones de 4 objetivos
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Estudio experimental
X Congreso Español de Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados (MAEB’15) [11/13]
Resultados para la combinación de 6 objetivos
Influencia de las medidas seleccionadas como objetivos
Grado de dificultad del problema de optimización
Tipos de soluciones arquitectónicas generadas
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Convergencia y diversidad
Menor número de soluciones
Configuración y t. ejecución
Estudio experimental
X Congreso Español de Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados (MAEB’15) [12/13]
Buena escalabilidad
Bajo coste computacional
Muchas soluciones
NSGA-II
Diversidad de soluciones
Múltiples direcciones búsqueda
Manejo de restricciones
MOEA/D
ε-MOEA
Compromiso entre objetivos
Nº intermedio de soluciones
Alto coste computacional
HypE
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Conclusiones
X Congreso Español de Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados (MAEB’15) [13/13]
Estudio de algoritmos evolutivos multiobjetivo en SBSE
En el marco del diseño arquitectónico
Análisis de escalabilidad (hasta 6 objetivos)
Alternativas interesantes y poco exploradas en SBSE
Trabajo futuro
Considerar otras familias de algoritmos
Incremento del número de objetivos
Otras tareas en diseño de software
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Estudio preliminar del rendimiento de
familias de algoritmos multiobjetivo en
diseño arquitectónico
Aurora Ramírez, José Raúl Romero, Sebastián Ventura
Dpto. de Informática y Análisis Numérico. Universidad de Córdoba.
Mérida, 04-06 de febrero de 2015