Análisis y diseño de algoritmos genéticos paralelos distribuidos

Esta tesis se enmarca en el campo de investigacion de los algoritmos geneticos paralelos (AGPs). En este trabajo se realiza una revision y clasificacion desde un punto de vista unificado de las actuales aportaciones en el dominio de los AGPs para proceder con posterioridad a una definicion formal unica que permita un trasvase de conocimientos entre los diferentes modelos algoritmicos que puedan derivarse. Con este objetivo se realizan varias propuestas de diseno utilizando programacion orientada a objetos (C++ y JAVA) y su extension a frameworks. En concreto, se evaluan las ventajas relativas de multiples disenos orientados a objetos y se extraen de un modelo generico denominado xxGA un elevado numero de algoritmos geneticos secuenciales y paralelos distribuidos, ademas de algoritmos de poblacion estructurada (celulares). Dicho conjunto de algoritmos es analizado de forma comparativa en aplicaciones no triviales como problemas NP-Completos, optimizacion numerica, entrenamiento de redes neuronales y problemas decepcionantes para un algoritmo genetico. Los resultados demuestran las ventajas de los modelos asincronos frente a los sincronos, la posibilidad de ganancias superlineales, las ventajas de utilizar poblaciones estructuradas y las ganancias numericas y en tiempo real derivadas de una busqueda distribuida para problemas complejos.