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dc.date.accessioned 2012-11-14T15:24:48Z
dc.date.available 2012-11-14T15:24:48Z
dc.date.issued 1996-11
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/24166
dc.description.abstract Parallel genetic algorithms, models and implementations, attempts to exploit the intrinsically parallel nature of genetic algorithms. By distributing the total population, these models ref1ects a bebaviour nearer to that of natural systems. A variety of parallel computer systems architectures can offer distinct support features for their implementation. Ibis paper shows sorne remarkable characteristics of parallel genetic algorithms, details of a feasible design and their implementation. A1so some results related to the island model are shown. en
dc.format.extent 189-199 es
dc.language es es
dc.subject Algorithms es
dc.subject ParalIel genetic algoritbms en
dc.subject performance en
dc.subject System architectures es
dc.subject granularity en
dc.subject Parallel es
dc.subject Neural nets es
dc.subject island model en
dc.subject migration schemes en
dc.subject interconnectivity en
dc.title Parallel genetic algorithms: a feasible distributed en
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.title.subtitle Implementation en
sedici.creator.person Ochoa, Claudio es
sedici.creator.person Gallard, Raúl Hector es
sedici.description.note Eje: Redes Neuronales. Algoritmos genéticos es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
sedici.date.exposure 1996-11
sedici.relation.event II Congreso Argentino de Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es


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Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)