Diseño de mutaciones en algoritmos genéticos para mejorar el emplazamiento de servicios en la computación niebla

Abstract

A menudo el buen desempeño de los servicios depende de decisiones inapreciables. En este estudio analizamos el tipo de mutaciones de los algoritmos genéticos que suelen usarse para emplazar servicios dentro de la computación niebla. Nuestro objetivo es proporcionar indicadores que evalúen la eficacia de las mutaciones en diferentes periodos generacionales para adecuar su diseño. Abordamos este análisis desde dos perspectivas: estadística y topológica. Nuestra experimentación conlleva el diseño de una aplicación compuesta por múltiples servicios interdependientes y los resultados permiten cuantificar la importancia de los individuos en la descendencia mediante técnicas como el algoritmo PageRank y con ello, realizar un despliegue más eficiente de servicios. Entre otras aportaciones del trabajo, destacamos la representación genealógica que puede facilitar la parametrización de las ejecuciones y la posibilidad de reducir la población, mejorando la efectividad de la mutación.