Algoritmos evolutivos paralelos distribuidos para resolver problemas de optimización

Los algoritmos evolutivos (AEs) se usan para buscar soluciones a problemas complejos. Una tendencia actual consiste en disponer de la mayor cantidad de recursos computacionales para alcanzar los resultados de forma más rápida por medio de un trabajo cooperativo. Este trabajo presenta una versión di...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Stark, Natalia, Salto, Carolina
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2005
Materias:
Ciencias Informáticas
Parallel algorithms
políticas de migración
Optimization
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22953
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description Los algoritmos evolutivos (AEs) se usan para buscar soluciones a problemas complejos. Una tendencia actual consiste en disponer de la mayor cantidad de recursos computacionales para alcanzar los resultados de forma más rápida por medio de un trabajo cooperativo. Este trabajo presenta una versión distribuida de un algoritmo evolutivo. El algoritmo consta de un conjunto de islas o subpoblaciones cooperantes interconectadas con un proceso coordinador, representando una topología estrella. Todas las islas se conducen internamente de acuerdo a un plan reproductivo propio, en este caso un AE de estado estacionario, e intercambian un individuo a una cierta frecuencia mediante el proceso coordinador. Se compara experimentalmente el desempeño de esta propuesta con un modelo distribuido consistente en un anillo de islas evolutivas y con un AE panmíctico a fin de identificar cuáles son sus aciertos y debilidades. Además se analiza el modelo propuesto frente a políticas de migración y reemplazo. Reportamos que el algoritmo propuesto presenta el mejor comportamiento de entre los evaluados al encontrar soluciones de mejor calidad y una disminución en el costo de búsqueda. Se validan los resultados sobre dos problemas de optimización como lo son Max-Unos y P-Picos.
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