Published January 1, 2017 | Version v1
Publication Open

A New Efficient Entropy Population-Merging Parallel Model for Evolutionary Algorithms

Creators

  • 1. Instituto Politécnico Nacional
  • 2. Universidad de Málaga
  • 3. Universidad Autónoma del Estado de Morelos

Description

In this paper a coarse-grain execution model for evolutionary algorithms is proposed and used for solving numerical and combinatorial optimization problems.This model does not use migration as the solution dispersion mechanism, in its place a more efficient population-merging mechanism is used that dynamically reduces the population size as well as the total number of parallel evolving populations.Even more relevant is the fact that the proposed model incorporates an entropy measure to determine how to merge the populations such that no valuable information is lost during the evolutionary process.Extensive experimentation, using genetic algorithms over a well-known set of classical problems, shows the proposed model to be faster and more accurate than the traditional one.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

في هذه الورقة، يتم اقتراح نموذج تنفيذ الحبيبات الخشنة للخوارزميات التطورية واستخدامه لحل مشاكل التحسين العددية والتوافقية. لا يستخدم هذا النموذج الهجرة كآلية تشتت الحل، بدلاً من ذلك يتم استخدام آلية دمج سكانية أكثر كفاءة تقلل ديناميكيًا من حجم السكان بالإضافة إلى العدد الإجمالي للسكان المتطورين المتوازيين. والأهم من ذلك هو حقيقة أن النموذج المقترح يتضمن مقياسًا للإنتروبيا لتحديد كيفية دمج السكان بحيث لا يتم فقدان أي معلومات قيمة أثناء العملية التطورية. تظهر التجارب المكثفة، باستخدام الخوارزميات الجينية على مجموعة معروفة من المشاكل الكلاسيكية، أن النموذج المقترح أسرع وأكثر دقة من النموذج التقليدي.

Translated Description (French)

Dans cet article, un modèle d'exécution à grain grossier pour les algorithmes évolutifs est proposé et utilisé pour résoudre des problèmes d'optimisation numérique et combinatoire. Ce modèle n'utilise pas la migration comme mécanisme de dispersion de la solution, à sa place, un mécanisme de fusion de population plus efficace est utilisé qui réduit dynamiquement la taille de la population ainsi que le nombre total de populations en évolution parallèle. Encore plus pertinent est le fait que le modèle proposé incorpore une mesure d'entropie pour déterminer comment fusionner les populations de sorte qu'aucune information précieuse ne soit perdue au cours du processus évolutif. Une expérimentation approfondie, utilisant des algorithmes génétiques sur un ensemble bien connu de problèmes classiques, montre que le modèle proposé est plus rapide et plus précis que le modèle traditionnel.

Translated Description (Spanish)

En este documento se propone y utiliza un modelo de ejecución de grano grueso para algoritmos evolutivos para resolver problemas de optimización numérica y combinatoria. Este modelo no utiliza la migración como mecanismo de dispersión de la solución, en su lugar se utiliza un mecanismo de fusión de poblaciones más eficiente que reduce dinámicamente el tamaño de la población y el número total de poblaciones en evolución paralela. Aún más relevante es el hecho de que el modelo propuesto incorpora una medida de entropía para determinar cómo fusionar las poblaciones de modo que no se pierda información valiosa durante el proceso evolutivo. La experimentación extensa, utilizando algoritmos genéticos sobre un conjunto bien conocido de problemas clásicos, muestra que el modelo propuesto es más rápido y más preciso que el tradicional.

Files

25883372.pdf.pdf

Files (457.4 kB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:4de5e4ddff13d072e69a74ffa0de812d
457.4 kB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
نموذج موازٍ جديد فعال للإنتروبيا - دمج السكان للخوارزميات التطورية
Translated title (French)
Un nouveau modèle parallèle efficace de fusion de populations entropiques pour les algorithmes évolutifs
Translated title (Spanish)
Un nuevo modelo paralelo de fusión de poblaciones de entropía eficiente para algoritmos evolutivos

Identifiers

Other
https://openalex.org/W2767210157
DOI
10.2991/ijcis.10.1.78

Is supplement to
https://openalex.org/W4294811723 (Other)
https://openalex.org/W303980170 (Other)
https://openalex.org/W2386767533 (Other)
https://openalex.org/W2384897607 (Other)
https://openalex.org/W2371447506 (Other)
https://openalex.org/W2351491280 (Other)
https://openalex.org/W2218908317 (Other)
https://openalex.org/W2078187789 (Other)
https://openalex.org/W1892318172 (Other)
https://openalex.org/W1880866131 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Mexico

References

  • https://openalex.org/W1565591283
  • https://openalex.org/W1967064569
  • https://openalex.org/W1983770819
  • https://openalex.org/W2009980718
  • https://openalex.org/W2011260266
  • https://openalex.org/W2035114945
  • https://openalex.org/W2048716718
  • https://openalex.org/W2060951702
  • https://openalex.org/W2078479061
  • https://openalex.org/W2079657634
  • https://openalex.org/W2115121556
  • https://openalex.org/W2181647217
  • https://openalex.org/W2187537484
  • https://openalex.org/W2207371276
  • https://openalex.org/W2284114717
  • https://openalex.org/W2295249670
  • https://openalex.org/W2310667223
  • https://openalex.org/W2344235023
  • https://openalex.org/W2344388199
  • https://openalex.org/W2345742316
  • https://openalex.org/W2417793772
  • https://openalex.org/W2478088514
  • https://openalex.org/W2527131559
  • https://openalex.org/W2535511304
  • https://openalex.org/W286056216