CUDA平台下信息熵多种群遗传算法设计

发布时间：2017-10-10 02:27

  本文关键词：CUDA平台下信息熵多种群遗传算法设计

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【摘要】：为了进一步提高信息熵多种群遗传算法的计算效率,缩短计算时间,提出了一种基于CUDA平台的信息熵多种群遗传算法。通过分析原算法的并行因素,结合CUDA开发平台,对原算法进行适合GPU加速的并行化处理,实现了遗传算子、惩罚函数和空间收缩因子等的并行计算,有效地提高了算法效率。例题数值测试表明,在保持了快速收敛特性和计算精度的前提下,CUDA并行算法相对于原算法具有很高的加速效率。
【作者单位】： 大连理工大学计算机科学与技术学院;大连东软信息学院计算机科学与技术系;大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室;
【关键词】： 统一计算设备架构(CUDA) 并行计算 遗传算法 信息熵 多种群
【基金】：国家自然科学基金(No.61170168,No.61170169)
【分类号】：TP18;TP338.6
【正文快照】： 1引言遗传算法[1]是一种借鉴自然生物自然选择和进化机制而发展起来的一种高度并行化、随机和自适应的全局搜索和优化方法。它将种群中每一个个体作为特定问题的一个可行解,通过对当前种群进行选择、交叉和变异等遗传操作,产生出新一代的种群。它能在搜索过程中自动获取和积累

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本文编号：1003832