Mejoras de un algoritmo genético mediante paralelización y técnicas anticipación de cálculos de fitnes: una herramienta para la armonización SATB

Abstract

El trabajo descrito en este TFM representa un proceso de optimización y mejora de un algoritmo genético existente, concretamente el algoritmo genético subyacente al software Sharpmony, y la creación de una aplicación web que permita a los estudiantes utilizar la inteligencia artificial de Sharpmony. Para lograr la optimización del algoritmo, se definieron dos objetivos: la paralelización de las funciones con mayor coste de cálculo y la optimización del proceso de búsqueda local mediante el uso del cálculo previo de los valores de aptitud. Los resultados obtenidos de las optimizaciones realizadas permitieron alcanzar una aceleración global del 50. Esto permite realizar pruebas con poblaciones más numerosas y concentrar más recursos en la búsqueda de soluciones de mayor calidad. Además, mostramos la interfaz amigable suministrada a los estudiantes, que les permitirá hacer uso de un sistema de composición musical asistida por Inteligencia Artificial.

The work described in this TFM represents a process of optimisation and improvement of an existing genetic algorithm, specifically the genetic algorithm underlying the Sharpmony software, and the creation of a web application that allows students to use Sharpmony’s artificial intelligence. To achieve the optimisation of the algorithm, two objectives were defined: the parallelisation of the functions with the highest computational cost and the optimisation of the local search process by using the pre-calculation of the fitness values. The results obtained from the optimisations made it possible to achieve an overall speed-up of 50. This makes it possible to test larger populations and to concentrate more resources on the search for higher quality solutions.