I detta dokument föreslår vi en ny parallell genetisk alge ritm (GA), kallad Extended Distributed Genetic Algorithm (EDGA), för kanal routing problem. EDGA kombinerar fördelarna med tidigare parallella GA-modeller, viz., master/slav GA-modell och distribuerad GA-modell. I EDGA utför rotprocessorn den konventionella genetiska algoritmen med globalt urval på den totala populationen och de återstående processorerna utför konventionell genetisk algoritm med lokalt urval på subpopulationer. Efter vissa generationer byts den totala populationen på rotprocessorn och delpopulationerna på de återstående processorerna ut, och processen upprepas tills de avslutande förhållandena har uppnåtts. Här ingår både globalt och lokalt urval i den föreslagna EDGA. EDGA är utformad för att uppnå god snabbhet, global optimal lösning och fullt utnyttjande av det parallella systemet. Vi har implementerat master/slav GA, distribuerat GA och den föreslagna EDGA i C på en transputerbaserad parallell MIMD-maskin och jämfört deras prestanda. Det har konstaterats att EDGA uppnår högre hastigheter än både master/slav GA och distribuerad GA.
Rao och Hansdah har föreslagit Extended Distributed Genetic Algorithm för att generera algoritmer för kanal routing problem REF.
Extended distributed genetic algorithm for channel routing
{'venue': 'Proceedings of 1993 5th IEEE Symposium on Parallel and Distributed Processing', 'journal': 'Proceedings of 1993 5th IEEE Symposium on Parallel and Distributed Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}