Evaluación distribuida transparente para algoritmos evolutivos en JCLEC

Abstract

La evaluaci ´on de los individuos en un algoritmo evolutivo constituye generalmente la etapa con un mayor coste computacional. Este hecho se acent ´ua en los problemas de miner´ıa de datos debido al cada vez mayor tama˜no de los conjuntos de datos. Existen m´ultiples propuestas y paquetes software para la paralelizaci ´on y distribuci ´on del c´omputo en CPUs multin´ucleo, GPUs, y cl ´usteres de nodos de c´omputo, pero estos requieren de la reimplementaci ´on del c´odigo y sus caracter´ısticas no siempre se ajustan a la naturaleza de los algoritmos evolutivos. En este trabajo presentamos un wrapper para evaluadores en JCLEC que permite la evaluaci ´on distribuida de individuos de forma totalmente transparente y sencilla para el usuario sin la necesidad de recodificar. El wrapper se encarga autom´aticamente de la distribuci ´on de la poblaci ´on y sincronizaci ´on de las conexiones. El usuario ´unicamente ha de especificar en el fichero de configuraci ´on los datos de conexi ´on de aquellas m´aquinas que desee emplear. El estudio experimental analiza la escalabilidad del wrapper en un cl ´uster de 12 nodos con un total de 144 CPUs. Los resultados indican el buen desempe˜no del wrapper siendo capaz de aprovechar todos los recursos computacionales de forma transparente