%0 Generic
%A Arquero Portero, Manuel
%A Nogueras Durán, Juan Luis
%A Salvador Suz, Adrián
%T Distribución equilibrada del esfuerzo de cómputo en algoritmos genéticos paralelos
%J Trabajos de curso (Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática, FDI)
%D 2006
%U https://hdl.handle.net/20.500.14352/54234
%X A pesar de su simplicidad operacional los AGs paralelos están controlados por múltiplesparámetros que afectan a la eficiencia y a la calidad de las soluciones encontradas. Fijarestos parámetros correctamente, buscando un equilibrio entre ellos, es fundamental paraobtener buenas soluciones rápidamente intentado no desaprovechar recursos decomputación. Concretamente, algunos de los parámetros a determinar son el número yel tamaño de las poblaciones y la frecuencia de intercambio entre ellas. Habitualmenteestos parámetros se obtienen tras una experimentación sistemática. El objetivo de este estudio es servir de referencia a la hora de fijar estos parámetros yser una guía para elegir los valores adecuados con los que obtener soluciones eficientesy de alta calidad. Este documento combina la teoría con los resultados experimentalescon los que se puede apreciar el efecto de los diversos parámetros.Para elaborar la investigación se ha desarrollado un tipo de algoritmo genético paraleloconocido como modelo de islas (Island Model) y se ha implementado usando PGApack,librería de dominio público que permite programar gran diversidad de algoritmosgenéticos. Este modelo se ejecutará bajo una arquitectura de tipo SIMD con paso demensajes que permitirá la ejecución de hasta 8 procesos (islas) en paralelo. La comunicación entre procesos se realiza a través de MPI y el algoritmo simulará unatopología en anillo.[ABSTRACT]However, despite of their operational simplicity, parallel GAs are controlled by manyparameters that affect to efficiency and quality of their search. Setting these parameterscorrectly is crucial to obtain good solutions quickly. In particular, some of theseparameters are the number and size of populations and the exchange rate between these.Typically the parameters are found by systematic experimentation. The goal of this study is to obtain some conclusions and references to tune theparameters and provide a guide to choose their values correctly, which find efficientsolutions with high quality. This document combines theory and experimental results inorder to allow the user can appreciate the effect of different parameters.For prepare the investigation, we have developed a kind of parallel GAs known asIsland Model that we have implemented using PGAPACK, a public library forprogramming GAs. This model will run in SIMD architecture with a message passingparadigm which can be launched up to 8 processors (islands) in parallel. Thecommunications among processors is realized with MPI and we have implemented thealgorithm with a ring topology.
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