You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
Paralelna GA implementacija 71<br />
⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯<br />
arhitekturu oni se zatim prosleđuju do svih ostalih procesa. U većini slučajeva<br />
pri prenosu paralelne strukture, GA strukture ili problem strukture, pogodno je<br />
njihovo pakovanje i prenošenje u što manjem broju poruka, što se podstiče kroz<br />
konstrukcije MPI standarda. Time se štedi vreme potrebno za međuprocesorsku<br />
komunikaciju i doprinosi većoj efikasnosti cele paralelne implementacije.<br />
Po prijemu podataka važnih za <strong>rad</strong> GA i parametara datog problema,<br />
izvršava se glavna procedura zadata funkcijom<br />
Izvršavanje_Paralelnog_Modela_GA() sve do globalnog kraja <strong>rad</strong>a GA koji je<br />
definisan funkcijom Globalni_Kraj_GA(). Izvršavanje glavne procedure se<br />
razlikuje u zavisnosti od izabranog modela paralelizacije i procesa na kome se<br />
izvršava (osnovni proces ili neki od ostalih procesa). Detaljnije o raznim<br />
varijantama ove funkcije se može videti u narednom odeljku.<br />
Po završetku <strong>rad</strong>a glavne procedure osnovni proces štampa rešenje i svi<br />
procesi prekidaju <strong>rad</strong>.<br />
3.3 Distribuirani model<br />
Kao što je već rečeno distribuirani model je vrlo često i efikasno korišćen za<br />
paralelizaciju GA. Svaki proces izvršava genetski algoritam na sopstvenoj<br />
potpopulaciji, uz povremenu razmenu nekih, najčešće najboljih jedinki. Pri tome<br />
je frekvencija razmene vrlo važan faktor za uspešno funkcionisanje PGA.<br />
Funkcija Izvršavanje_Paralelnog_Modela_GA() sa slike 3.1 koja odgovara<br />
distribuiranom modelu je detaljnije prikazana na slici 3.2 .<br />
gener++;<br />
Prijem_Jedinki_od_Suseda();<br />
for (i=N elite +1; i
Change language