Parallel computing is a powerful way to reduce the computation time and to improve
the quality of solutions of evolutionary algorithms (EAs). At first, parallel evolutionary
algorithms (PEAs) ran on very expensive and not easily available parallel machines.
As multicore processors become ubiquitous, the improved performance available to parallel
programs is a great motivation to computationally demanding EAs to turn into
parallel programs and exploit the power of multicores. The parallel implementation
brings more factors to influence performance, and consequently adds more complexity
on PEAs evaluations. Statistics can help in this task and guarantee the significance and
correct conclusions with minimum tests, provided that the correct design of experiments
is applied. This work presents a methodology that guarantees the correct estimation
of speedups and applies a factorial design on the analysis of PEAs performance. As a
case study, the influence of migration related parameters on the performance of a parallel
evolutionary algorithm solving two benchmark problems executed on a multicore
processor is evaluated. / A computação paralela é um modo poderoso de reduzir o tempo de processamento e de melhorar a qualidade das soluções dos algoritmos evolutivos (AE). No princípio, os
AE paralelos (AEP) eram executados em máquinas paralelas caras e pouco disponíveis. Desde que os processadores multicore tornaram-se largamente disponíveis, sua capacidade de processamento paralelo é um grande incentivo para que os AE, programas exigentes de poder computacional, sejam paralelizados e explorem ao máximo a capacidade de processamento dos multicore. A implementação paralela traz mais fatores que podem influenciar a performance dos AEP e adiciona mais complexidade na avaliação desses algoritmos. A estatística pode ajudar nessa tarefa e garantir conclusões corretas e significativas, com o mínimo de testes, se for aplicado o planejamento de experimentos adequado. Neste trabalho é apresentada uma metodologia de experimentação com AEP. Essa metodologia garante a correta estimação do speedup e aplica ao planejamento fatorial na análise dos fatores que influenciam o desempenho. Como estudo de caso, um algoritmo genético, denominado AGP-I, foi paralelizado segundo o modelo de ilhas. O AGP-I foi executado em plataformas com diferentes processadores
multicore na resolução de duas funções de teste. A metodologia de experimentação com AEP foi aplicada para se determinar a influência dos fatores relacionados à migração no desempenho do AGP-I. / Doutor em Ciências
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/urn:repox.ist.utl.pt:RI_UFU:oai:repositorio.ufu.br:123456789/14340 |
| Date | 14 March 2014 |
| Creators | Pais, Mônica Sakuray |
| Contributors | Pinto, Edmilson Rodrigues, Yamanaka, Keiji, Julia, Rita Maria da Silva, Cortes, Omar Andres Carmona, Pinto, Felipe Campelo Franca |
| Publisher | Universidade Federal de Uberlândia, Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, UFU, BR, Engenharias |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFU, instname:Universidade Federal de Uberlândia, instacron:UFU |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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