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La primera pregunta que tiene que resolver esta nueva implementaci´on es, evidentemente, si funciona. La respuesta corta es que s´ı, tanto los requisitos funcionales como el hecho de que el algoritmo gen´etico se ejecute correctamente, mejorando de
generaci´on en generaci´on hasta acabar el n´umero de
evaluaciones encomendado.
La segunda es si se consigue alguna mejora de velocidad conrespecto al algoritmo can´onico en las
mismas condiciones; el hecho de ejecutar un servidor significa un impacto considerable en la memoria
y prestaciones de un ordenador, y el hecho de trabajar con una base de datos que almacena y consulta de disco puede ralentizar las prestaciones. Y,
finalmente, el hecho de usar conexiones por un puerto, codificaci´on y decodificaci´on de estructuras de
datos a˜nadeun impacto adicional. Y la respuesta es
que, para un s´olo ordenador, en principio la velocidad es m´as lenta que para un algoritmo evolutivo
tradicional; es decir, un algoritmo secuencial ejecutado sobre el mismo sistema ser´a, en casi todos los
casos, m´as r´apido que un algoritmo sobre CouchDB,
aunque esta diferencia depender´a de la relaci´on entre el tiempo que se necesita para calcular elfitness
y el overhead que a˜nade el trabajar con este sistema.
Finalmente, es conveniente ver si se obtiene algo con la distribuci´on en diferentes ordenadores,
organizados en una red local. Veremos cada uno
de estos aspectos en las siguientes secciones. Todas las ejecuciones se han hecho sobre un ordenador con las caracter´ısticas siguientes:Linux penny2.6.38-12-generic #51-Ubuntu SMP Wed Sep28
14:27:32 UTC 2011 x86 64 x86 64 x86 64
GNU/Linux. La versi´on de CouchDB es la 1.0.1 y la
de Perl la 5.10.1.
A. Ejecuci´on base
La ejecuci´on base se ha hecho sobre el problema
MaxOnes que cuenta el n´umero de unos en una cadena. La longitud del cromosoma es de 128 bits, y el
tama˜no de los bloques que se usan para evaluaci´on y
reproducci´on de 64 individuos. Inicialmente se generan512 para evitar la inanici´on; al principio de cada
ejecuci´on se borra la poblaci´on obtenida en las ejecuciones anteriores. La tasa de mutaci´on es de 1 bit
por cromosoma, y se usa crossover de dos puntos; los
nuevos cromosomas se crean por mutaci´on y a continuaci´on crossover del resultado. De esta forma se
reducen los par´ametros de aplicaci´on al tama˜no de
los bloques que se van a usaren cada uno de ellos.
En un ordenador con las caracter´ısticas anteriores,
el tiempo de reloj de pared necesario para llevar a
cabo las 10000 evaluaciones es de aproximadamente
tres minutos, es decir, unas 50 por segundo.
En estos primeros intentos no se ha hecho ning´un
esfuerzo por tratar de escoger aleatoriamente los individuos que se van a reproducir, por lo que puede
suceder que setomen una y otra vez los mismos;
sin embargo, la ejecuci´on as´ıncrona procede de forma m´as o menos secuencial, aunque como es natural
el n´umero de individuos generados que ya han sido
introducidos en la base de datos crece seg´un va avanzando el tiempo, hasta alcanzar casi la cuarta parte
del total generados, como se muestra en la Figura
1, que muestra el resultado de una ejecuci´on t´ıpica.De hecho, los picos de conflictos (intentos de reintroducci´on de cromosomas ya generados previamente)
que aparecen a mitad de la ejecuci´on se deben a un
retraso del eliminador en eliminar los peores, lo que
hace que el reproductor tome una y otra vez los mismos cromosomas para crear nuevos, reduciendo la
ejecuci´on a una b´usqueda aleatoria.
Por otro lado, las 10000 evaluaciones songeneralmente suficientes para encontrar la soluci´on. De 5
ejecuciones hechas con esta configuraci´on, se ha encontrado la soluci´on en 4 de ellas, el 80 %. Como uno
de los principales factores a modificar es el tama˜no
de bloque, hemos hecho diferentes experimentos para
comprobar c´omo influye ´este en la velocidad y en la
calidad del resultado obtenido; se han hecho 10 ejecuciones para cada tama˜no...