• About Designing an Observer Pattern-Based Architecture for a Multi-objective Metaheuristic Optimization Framework 

      Benítez-Hidalgo, Antonio; Nebro-Urbaneja, Antonio Jesus; Durillo, Juan J.; García-Nieto, José; López-Camacho, Esteban; [et al.] (2018-11-05)
      Multi-objective optimization with metaheuristics is an active and popular research field which is supported by the availability of software frameworks providing algorithms, benchmark problems, quality indicators and other ...
    • Algoritmo Evolutivo Multi-Objectivo para la Toma de Decisiones Interactiva en Optimización Dinámica 

      Barba-González, Cristóbal; García-Nieto, José; Ruiz, Ana B.; Nebro-Urbaneja, Antonio Jesus; Luque-Gallego, Mariano; [et al.] (2018-11-09)
      Debido al creciente interés en el análisis de datos en streaming en entornos Big Data para la toma de decisiones, cada vez es más común la aparición de problemas de optimización dinámica que involucran dos o más objetivos ...
    • Análisis de los datos del acelerómetro para detección de actividades 

      Hurtado Requena, Sandro; Barba-González, Cristóbal; Rybinski, Maciej; Baron-Lopez, Francisco Javier; Wärnberg, Julia; [et al.] (2018-10-03)
      La inactividad física es uno de los principales factores de riesgo de mortalidad y su relación con las principales enfermedades crónicas es objeto de intensas investigaciones medicas. Un método objetivo de la evaluación ...
    • Artificial decision maker driven by PSO: an approach for testing reference point based interactive methods 

      Ojalehto, Vesa; Nebro-Urbaneja, Antonio Jesus; Miettinen, Kaisa; Aldana-Montes, Jose Francisco; García-Nieto, José; [et al.] (2018-09-14)
      Over the years, many interactive multiobjective optimization methods based on a reference point have been proposed. With a reference point, the decision maker indicates desirable objective function values to iteratively ...
    • Dynamic Multi-Objective Optimization With jMetal and Spark: a Case Study 

      Cordero, José A.; Nebro-Urbaneja, Antonio Jesus; Barba-González, Cristóbal; Durillo, Juan J.; García-Nieto, José; [et al.] (2016-09-15)
      Technologies for Big Data and Data Science are receiving increasing research interest nowadays. This paper introduces the prototyping architecture of a tool aimed to solve Big Data Optimization problems. Our tool combines ...
    • Un Framework para Big Data Optimization Basado en jMetal y Spark 

      Barba-González, Cristóbal; Nebro-Urbaneja, Antonio Jesus; García-Nieto, José; Cordero, José A.; Durillo, Juan J.; [et al.] (2016)
      Las metaheurísticas multi-objetivo se han convertido en técnicas muy utilizadas para la resolución de problemas complejos de optimización compuestos de varias funciones objetivo en conflicto entre sí. Nos encontramos en ...
    • Multi-Objective Big Data Optimization with jMetal and Spark 

      Barba-González, Cristóbal; García-Nieto, José; Aldana-Montes, Jose Francisco; Nebro-Urbaneja, Antonio Jesus (2017-04-20)
      Big Data Optimization is the term used to refer to optimization problems which have to manage very large amounts of data. In this paper, we focus on the parallelization of metaheuristics with the Apache Spark cluster ...
    • Scalable Inference of Gene Regulatory Networks with the Spark Distributed Computing Platform Cristo 

      Barba-González, Cristóbal; García-Nieto, José; Benítez-Hidalgo, Antonio; Aldana-Montes, Jose Francisco (2018-11-05)
      Inference of Gene Regulatory Networks (GRNs) remains an important open challenge in computational biology. The goal of bio-model inference is to, based on time-series of gene expression data, obtain the sparse topological ...