Metaheuristic Optimization framewoRK (MORK)
Raúl Martín, investigador del grupo GRAFO desarrolla Mork, un marco de trabajo para desarrollar enfoques para problemas NP-Hard utilizando la JVM. Actualmente se encuentra en pleno desarrollo.
La idea del proyecto es proporcionar tanto componentes de alta calidad y probados que puedan utilizarse tal cual, como un marco de desarrollo para crear nuevos enfoques metaheurísticos para diferentes tipos de problemas. Una lista no extensa de sus principales beneficios actuales son
- Paralización automática de experimentos
- Generación automática de informes de resultados
- Reproducibilidad garantizada, incluso en entornos de alta concurrencia, mediante el uso del RandomManager proporcionado.
- Puede ejecutarse en cualquier lugar (al menos, en cualquier lugar donde Java y Docker puedan hacerlo). Construye fácilmente contenedores Docker que pueden ejecutarse casi en cualquier lugar.
- Evaluación comparativa automática y ajuste opcional de los tiempos.
- Bonita interfaz web para visualizar la calidad de la solución y el progreso del experimento.
- ¡Y más!
Puedes encontrar toda la información del proyecto en https://github.com/rmartinsanta/mork
Nicolás Rodríguez Uribe
Doctor en Inteligencia Artificial
Nicolás Rodríguez Uribe se graduó como Ingeniero en Informática en la Universidad Rey Juan Carlos en 2015. Posteriormente, completó el Máster Universitario en Ingeniería de Sistemas de Decisión en 2018 y obtuvo su Doctorado en Inteligencia Artificial por la misma universidad en 2022. Sus principales intereses de investigación se enfocan en heurísticas y metaheurísticas, optimización combinatoria, algoritmos trayectoriales, algoritmos genéticos y problemas multiobjetivo. Es miembro del grupo de investigación de alto rendimiento en algoritmos de optimización (GRAFO) de la Universidad Rey Juan Carlos. La mayoría de sus publicaciones tratan sobre el desarrollo de procedimientos heurísticos y metaheurísticos para resolver problemas complejos de optimización.