并行进化算法运行时间的通用上界
摘要：并行进化算法与空间结构化群体的运行时间分析的新方法 摘要: 我们提出了一种分析并行进化算法与空间结构化群体的运行时间的新方法。基于适应水平方法，它提供了对预期并行运行时间的上界。这可以严格估计并行化带来的加速效果。针对常见的迁移拓扑结构给出了定制化结果：环图，环面图，超立方体和完全图。以伪布尔优化为例证明，我们的方法易于应用并且给出了有力的结果。在我们的示例中，可能的加速比随着拓扑密度的增加而增加。令人惊讶的是，即使是稀疏的拓扑结构（如环图）对于许多函数也可以带来显著的加速效果，而总的函数评估次数只增加了一个常数倍数。我们还确定了哪些处理器数目能够得到渐近最优加速效果，从而提示如何对并行进化算法进行参数化。
作者：J"org L"assig and Dirk Sudholt
论文ID：1206.3522
分类：Neural and Evolutionary Computing
分类简称：cs.NE
提交时间：2012-06-18