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
Isaac Lozano-Osorio
Estudiante de Doctorado en Inteligencia Artificial
Isaac Lozano se graduó en el Doble grado de Ingeniería Informática e Ingeniería de Computadores por la Universidad Rey Juan Carlos.Al finalizar el doble grado, fue galardonado con el premio al Mejor Proyecto Fin de Carrera. Posteriormente, realizó un Máster en Investigación en Inteligencia Artificial (UIMP). Actualmente realiza su tesis doctoral en la Universidad Rey Juan Carlos, dirigida por los profesores Abraham Duarte y Jesús Sánchez-Oro Sus principales intereses de investigación se centran en la interfaz entre las Ciencias de la Computación, la Inteligencia Artificial y la Investigación Operativa. La mayoría de sus publicaciones tratan sobre el desarrollo de procedimientos metaheurísticos para problemas de optimización modelados por grafos.