CHAPITRE III. ALGORITHMES EVOLUTIONNAIRES
PARALLÈLES
Figure III.6 - Population totalement
distribuée.
des processeurs dans le but de suivre
précisément l'évolution et pour décider
l'arrêt de l'al-gorithme.(voire figure III.7)
III.2.5 Discussion
L'avantage d'un modèle distribué est qu'il est
habituellement plus rapide qu'un algorithme panmictic, qui met
seulement le calcule de fitness en parallèle. La raison de ceci est que
le temps d'exécution et le nombre d'évaluations sont
potentiellement réduits grâce à sa recherche
séparée dans plusieurs régions. Les algorithmes
distribués dEAs implémentant le modèle en îles et
les algorithmes cellulaires cEAs implémentant le modèle de
voisinages sont les algorithmes d'optimisation les plus populaires. Les cEAs
peuvent être implémentés dans des ordinateurs MIMD avec
mémoire distribuée, bien que leurs exécution normale est
sur des ordinateur de types SIMD. Par contre, les algorithmes dEAs qui sont des
modèles de multi-population (île) effectuant des échanges
d'individus peuvent être implémentés dans des ordinateurs
MIMD avec mémoire distribuée.
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