2024-03-28T15:08:08Zhttp://digital.csic.es/dspace-oai/requestoai:digital.csic.es:10261/1621632018-03-14T01:56:27Zcom_10261_47com_10261_8col_10261_804
DIGITAL.CSIC
advisor
Banga, Julio R.
advisor
González, Patricia
advisor
Doallo, Ramón
author
Penas, David R.
funder
Ministerio de Economía y Competitividad (España)
2018-03-13T13:00:07Z
2018-03-13T13:00:07Z
2017
http://hdl.handle.net/10261/162163
http://dx.doi.org/10.13039/501100003329
[EN] The aim of computational systems biology is to generate new knowledge and
understanding about complex biological systems by combining experimental data
with mathematical modeling and advanced computational techniques. The development
of dynamic models (also known as reverse engineering) is one of the current
key issues in this area. In recent years, research has been focused on scaling-up
these kinetic models. In this context, the problem of parameter estimation (model
calibration) remains a very challenging task. The complexity of the underlying
models requires the use of e cient solvers to achieve adequate results in reasonable
computation times. Global optimization methods are used to solve these types of
problems. In particular, metaheuristics have emerged as an e cient way of solving
these hard global optimization problems. However, in most realistic applications,
metaheuristics still require a large computation time to obtain acceptable results.
This Thesis presents the design, implementation and evaluation of novel parallel
metaheuristics with the focus on parameter estimation problems in computational
systems biology. In particular, we propose new cooperative metaheuristics based on
the well known Di erential Evolution and Scatter Search algorithms. The design of
the novel approaches aim to achieve a proper balance between exploration (global
search) and exploitation (local search) abilities. We show how the cooperation between
parallel searches improves the behavior of the individual optimizers, improving
the quality of the obtained solutions while decreasing the time-to-solution. We also
explore adaptive strategies in order to increase the robustness of the algorithms. We
present encouraging results for the proposed metaheuristics considering very challenging
large-scale benchmark problems. Both traditional high performance computing
(HPC) parallel and distributed architectures and new cloud infrastructures
have been used to evaluate the proposals.
[ES] El objetivo de la biología de sistemas computacional es generar conocimiento
sobre complejos sistemas biológicos mediante la combinación de datos experimentales
con modelos matemáticos y técnicas avanzadas de computación. El desarrollo
de modelos dinámicos (cinéticos), también conocido como ingeniería inversa, es uno
de los temas clave en este campo. En los últimos años, ha surgido un gran interés
en el escalado de estos modelos cinéticos, haciendo de la estimación de parámetros,
también conocida como calibración de modelos, una tarea con una gran dificultad,
que requiere el uso de herramientas y métodos eficientes para alcanzar buenos resultados
en un tiempo razonable. En general, para resolver estos problemas se usan
métodos de optimización global. En concreto, las metaheurísticas surgen como algoritmos
eficientes a ser utilizado en los problemas más complejos. Sin embargo, en
la mayoría de las aplicaciones reales, las metaheurísticas todavía requieren mucho
tiempo de cálculo para obtener resultados aceptables.
Esta tesis presenta el diseño, implementación y evaluación de nuevas metaheurísticas
paralelas, especializadas sobretodo en resolver problemas de estimación de parámetros
en biología de sistemas. En concreto, se proponen nuevas metaheurísticas basadas
en los algoritmos de evolución diferencial y de búsqueda dispersa. Las nuevas
propuestas tienen como objetivo lograr un equilibrio entre las capacidades de exploración y explotación de los algoritmos. Además, demuestran como la cooperación
entre búsquedas concurrentes mejora el comportamiento del algoritmo, mejorando
la calidad de las soluciones y disminuyendo el tiempo de ejecución. También se han
estudiado estrategias adaptativas para aumentar la robustez de las propuestas. Para
la evaluación se han usado tanto arquitecturas HPC tradicionales como nuevas
infraestructuras en la nube. Se han obtenido muy buenos resultados en problemas
de gran dimensión y complejidad
[GA] O obxectivo da bioloxía de sistemas computacional é xerar coñecemento sobre
complexos sisteáticos e técnicas avanzadas de computación. O desenvolvemento de
modelos dinámicos (cinéticos), tamén coñecidos como enxeñería inversa, é un dos
temas chave nesta área. Nos últimos anos, moitas investigacións centráronse no escaladoámetros destes modelos, tamén
coñecida como calibración de modelos, unha tarefa complexa. Esa complexidade require
o uso de ferramentas e métodos eficientes para acadar bos resultados nun tempo
cálculo razoable. En xeral, para resolver este tipo de problemas úsanse métodos
de optimización global, e en particular as metaheurísticas xurdiron como métodos eficientes para resolver os problemas máis custosos. Con todo, para a maioría das
aplicacións reais, as metaheurísticas aínda requiren moito tempo de cálculo para
obter resultados aceptábeis.
Nesta tese preséntase o deseño, implementación e avaliación de novas metaheurísticas
paralelas, especializadas en resolver problemas de estimación de parámetros dentro
do contexto da bioloxía de sistema. En concreto, propóñense novas metaheurísticas
baseadas nos algoritmos de avaliación diferencial e de procura dispersa. As novas
propostas teñen como obxectivo acadar un equilibrio entre as capacidades de
exploración e explotación dos algoritmos. Ademais, demostran como a cooperación
entre procuras concorrentes mellora o comportamento dos algoritmos, mellorando
a calidade das solucións e diminuíndo o tempo de execución. Tamén estudáronse
estratexias adaptativas para aumentar a robustez das propostas. Na avaliación
usáronse tanto arquitecturas HPC tradicionais como novas infraestruturas na nube.
Obtivéronse moi bos resultados con problemas de optimización de grande dimensión
e complexidade
eng
openAccess
Optimization in computational systems biology via high performance computing techniques
tesis doctoral
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URL
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File
MD5
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