This work proposes a novel approach to evaluate and analyze the behavior of multi-population parallel genetic algorithms (PGAs) when running on a cluster of multi-core processors. In particular, we deeply study their numerical and computational behavior by proposing a mathematical model representing the observed performance curves. In them, we discuss the emerging mathematical descriptions of PGA performance instead of, e.g., individual isolated results subject to visual inspection, for a better understanding of the effects of the number of cores used (scalability), their migration policy (the migration gap, in this paper), and the features of the solved problem (type of encoding and problem size). The conclusions based on the real figures and the numerical models fitting them represent a fresh way of understanding their speed-up, running time, and numerical effort, allowing a comparison based on a few meaningful numeric parameters. This represents a set of conclusions beyond the usual textual lessons found in past works on PGAs. It can be used as an estimation tool for the future performance of the algorithms and a way of finding out their limitations.


翻译:这项工作提出了一种新颖的方法,用以评价和分析多人口平行遗传算法(PGA)在多核心处理器群中运行时的行为。特别是,我们通过提出一个代表所观察到的性能曲线的数学模型,深入研究其数字和计算行为。在这些模型中,我们讨论了对PGA性能的新兴数学描述,而不是(例如)需接受视觉检查的个别孤立结果,以便更好地了解所使用核心数(可扩展性)、其移徙政策(本文中的移徙差距)和已解决问题的特点(编码和问题大小的类型)的影响。基于真实数字和数字模型得出的结论是了解其速度、运行时间和数字努力的新方式,可以根据几个有意义的数字参数进行比较。这是一系列结论,超越了以往关于PGAs的工作通常的文字经验教训。它可以用作一种估算工具,用于估算这些算法的未来性能和找出其局限性的方法。

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