Реализация Параллельного Генетического Алгоритма На Архитектуре Nvidia Cuda

Автор: Жуков Р.А., Плехов П.В.

Журнал: Juvenis scientia @jscientia

Рубрика: Информатика

Статья в выпуске: 3, 2016 года.

Бесплатный доступ

Описана реализация параллельного генетического алгоритма на основе островного метода с применением архитектуры CUDA. Произведен анализ производительности вычислений на графических процессорах. Показано преимущество применения CUDA именно для генетических алгоритмов, в том числе, для островного метода. Построена модель островного генетического алгоритма, применимая для архитектуры CUDA. Уточнены параметры генетических операторов для такой модели. Определены границы применения архитектуры CUDA для подобных задач

Генетический алгоритм, архитектура cuda, островная модель

Короткий адрес: https://sciup.org/14110227

IDR: 14110227

Список литературы Реализация Параллельного Генетического Алгоритма На Архитектуре Nvidia Cuda

  • Cant-Paz, E.: Efficient and Accurate Parallel Genetic Algorithms. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht (2000)
  • Galoppo, N., Govindaraju, N.K., Henson, M., Manocha, D.: LU-GPU: Efficient Algorithms for Solving Dense Linear Systems on Graphics Hardware. In: Proceedings of the ACM/IEEE SC 2005 Conference, vol. 3 (2005)
  • Harris, M., Luebke, D.: GPGPU: General-purpose computation on graphics hardware. In: Proceedings of the International Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques: ACM SIGGRAPH 2005 Courses, Los Angeles, California (2005)
  • Holland, J.H.: Adaptation in Natural and Artificial Systems. University of Michigan Press (1975)
  • Jiang, C., Snir, M.: Automatic Tuning Matrix Multiplication Performance on Graphics Hardware. In: Proceedings of the 14th International Conference on Parallel Architectures and Compilation Techniques, pp. 185-196 (2005)
  • Li, J.-M., Wang, X.-J., He, R.-S., Chi, Z.-X.: An efficient fine-grained parallel genetic algorithm based on gpu-accelerated. In: IFIP International Conference on Network and Parallel Computing Workshops, NPC Workshops, pp. 855-862 (2007)
  • Maitre, Q., Baumes, L.A., Lachiche, N., Corma, A., Collet, P.: Coarse grain parallelization of evolutionary algorithms on GPGPU cards with EASEA. In: Proceedings of the 11th Annual conference on Genetic and evolutionary computation table of contents, Montreal, Qubec, Canada, pp. 1403-1410 (2009) ISBN 978-1-60558-325-9
  • Matthew, W.: GAlib: A C++ Library of Genetic Algorithm Components. Massachusetts Institute of Technology (1996)
  • Munshi, A.: The OpenCL specification version 1.0. Khronos OpenCL Working Group (2009)
  • Nguyen, H.: GPU gems 3. Addison-Wesley Professional, Reading (2007)
  • Nvidia CUDA -неграфические вычисления на графических процессорах -режим доступа: http://www.ixbt.com/video3/cuda-1.shtml
  • NVIDIA, C.: Compute Unified Device Architecture Programming Guide. NVIDIA: Santa Clara, CA (2007)
  • Pelikan, M., Sastry, K., Cantґu-Paz, E.: Scalable Optimization via Probabilistic Modeling: From Algorithms to Applications. Studies in Computational Intelligence. Springer, Heidelberg (2006)
  • Pharr, M., Fernando, R.: GPU Gems 2: Programming Techniques for High-Performance Graphics and General-Purpose Computation. Addison-Wesley Professional,Reading (2005)
  • Wong, M.L., Wong, T.T.: Implementation of Parallel Genetic Algorithms on Graphics Processing Units. In: Intelligent and Evolutionary Systems, vol. 187, pp. 197-216. Springer, Heidelberg (2009)
  • Yu, Q., Chen, C., Pan, Z.: Parallel genetic algorithms on programmable graphics hardware. In: Wang, L., Chen, K., S. Ong, Y. (eds.) ICNC 2005. LNCS, vol. 3612, pp. 1051-1059. Springer, Heidelberg (2005)
  • Боресков А. В., Харламов А. В. Основы работы с технологией CUDA. -М.: ДМКПресс, 2010. -232 с
  • Боресков А.В., Харламов А.А., Марковский Н.Д. Параллельные вычисления на GPU. Архитектура и программная модель CUDA. Учебное пособие. -/Предисл.: В. А. Садовничий. -М.: Издательство Московского университета, 2012. -336 с.,
  • Генетические алгоритмы -режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Генетический_алгоритм
  • Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Генетические алгоритмы /Под ред. В.М. Курейчика. -2-е изд., испр. и доп. -М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. -320 с. -ISBN 5-9221-0510-8
  • Затонский А.В., Копотева А.В. Алгоритм нахождения произведения четких и нечетких вероятностей и его программная реализация//Программные продукты и системы. 2014. № 106. С. 84-88
Еще
Статья научная