Algoritmos evolutivos paralelos: implementaciones sobre un modelo unificado

En la actualidad los algoritmos evolutivos (AE) se usan para buscar soluciones a problemas complejos para los cuales otras técnicas pueden insumir mucho tiempo y que, por lo general, proveen una única solución óptima. Una tendencia actual consiste en disponer de la mayor cantidad de recursos comput...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Alfonso, Hugo, Fernandez, Natalia, Minetti, Gabriela F., Salto, Carolina
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2003
Materias:
Ciencias Informáticas
AE paralelos
Algorithms
Parallel
AE distribuidos
AE celulares
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22715
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description En la actualidad los algoritmos evolutivos (AE) se usan para buscar soluciones a problemas complejos para los cuales otras técnicas pueden insumir mucho tiempo y que, por lo general, proveen una única solución óptima. 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. La inclusión del paralelismo, distribución de tareas en varios procesadores, en el diseño de los algoritmos evolutivos ha sido muy importante dando lugar a mecanismos de búsqueda y optimización mejorados: algoritmos evolutivos paralelos. Este trabajo presenta una breve revisión de los algoritmos evolutivos paralelos. Además, realiza un análisis comparativo del comportamiento de estos algoritmos con su versión secuencial, a fin de identificar cuáles son sus aciertos y debilidades. El paquete de software utilizado responde a un modelo unificado desarrollado en la Universidad de Málaga. La evaluación de los algoritmos se realiza analizando los resultados obtenidos para dos problemas de optimización bien conocidos como lo son: OneMax y Mochila Binaria.
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