La inferencia filogenética es uno de losproblemas más importantes en Bioinformática. Recientesestudios han planteado su resolución mediantetécnicas de optimización multiobjetivo, con objeto desolventar los problemas que surgen cuando distintastécnicas filogenéticas dan lugar a relaciones evolutivasconflictivas entre si. En este sentido, resulta esencialla combinación de computación bioinspirada y paralelapara afrontar la complejidad computacional de estanueva formulación del problema. En este artículo proponemosel empleo de esquemas híbridos basados enMPI y OpenMP para paralelizar en arquitecturas tipocluster un algoritmo multiobjetivo inspirado en elcomportamiento de las luciérnagas aplicado a la inferenciade historias evolutivas. La experimentaciónrealizada sobre cuatro bases de datos reales muestraque el algoritmo puede lograr significativos factores deaceleración y eficiencias mediante el empleo del modelomás apropiado para explotar el paralelismo enlos niveles de inferencia y evaluación de soluciones.
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