• A Survey of Parallel Genetic Algorithms     [GZ]

    Erick Cantú-Paz

    This paper attempts to collect, organize, and present in a unified way some of the most representative publications on parallel genetic algorithms. To organize the literature, the paper presents a categorization of the techniques used to parallelize GAs and shows examples of all of them.

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  • Algoritmos Genéticos Paralelos en Arquitecturas de Memoria Distribuida     [GZ]

    Erick Cantú Paz

    Los objetivos de esta tesis son: 1. Realizar un sistema que permita la experimentación con AGPs en problemas de optimización de funciones simulando diferentes topologías. 2. Realizar experimentos variando la frecuencia de comunicación y el número de individuos que se intercambian.

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  • A Useful Review on Coarse Grain Parallel Genetic Algorithms     [GZ]

    Enrique Alba and José M. Troya

    We make a formalization of these algorithms and present a survey on their most important technical issues. Also useful tables with resumes on their main applications and Internet pointers to important sites are included.

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  • Algoritmos Genéticos Paralelos    [GZ]

    Erick Cantú Paz and Marcelo Mejía Olvera

    Para aumentar la velocidad de ejecución de los AGs se han desarrollado Algoritmos Genéticos en arquitecturas paralelas, que, como beneficio adicional, han mejorado también la calidad de sus soluciones.

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  • Analyzing Synchronous and Asynchronous Parallel Distributed Genetic Algorithms    

    E.Alba and J.M. Troya

    We analyze the importance of the synchronism in the migration step of various PDGAs. The evaluated PGAs demonstrate linear and even super-linear speedup when they run in a cluster of workstations. They also show important numerical benefits if we compare them with their sequential versions.

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  • A Survey of Parallel Distributed Genetic Algorithms     [GZ]

    E. Alba and J.M. Troya

    The robustness of these algorithms on problems of high complexity has led to an increasing number of applications. Useful summaries on their main applications, plus Internet pointers, are included to help new researchers to access this growing area.

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  • ¿Puede un Algoritmo Evolutivo Paralelo proporcionar Ganancia Superlineal?     [GZ]

    Enrique Alba

    En este trabajo demostraremos que es posible obtener ganancia superlineal. La explicación se encuentra en el cambio que se produce cuando un algoritmo evolutivo se ejecuta como un modelo descentralizado y también en su ejecución físicamente paralela. Estudiaremos distintos problemas atendiendo a distintas medidas de ganancia con la intención de proporcionar una metodología de trabajo en este campo.

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  • Un Estudio de la Potencia Computacional y Robustez de los Algoritmos Evolutivos Paralelos    [GZ]

    C. Cotta, E. Alba and J.M. Troya

    Es interesante disponer de trabajos donde se parta de una descripción formal fundamentada sobre su potencia computacional así como una posterior derivación de algoritmos útiles en la práctica. En este estudio todo ello resulta en una formalización de la potencia computacional, una particularización del modelo genérico de sistema adaptativo para dar lugar a la clase de los algoritmos genéticos secuenciales y paralelos y en una presentación de su robustez y análisis de los parámetros más influyentes sobre problemas complejos.

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  • Designing Efficient Master-Slave Parallel Genetic Algorithms     [GZ]

    Erick Cantú-Paz

    This paper presents an analysis of the execution time of global parallel GAs that includes a simple model of the time used in communications and shows that there is an optimal number of processors that minimizes the execution time.

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