Genetický algoritmus je optimalizačná metóda zameraná na efektívne hľadanie riešení rozličných problémov. Je založená na princípe evolúcie a prirodzeného výberu najschopnejších jedincov v prírode. Keďže je táto metóda výpočtovo náročná, bolo vymyslených veľa spôsobov na jej paralelizáciu. Avšak väčšina týchto metód je z historických dôvodov založená na superpočítačoch alebo rozsiahlych počítačových systémoch. Moderný vývoj v oblasti informačných technológií prináša na trh osobných počítačov stále lacnejšie a výkonnejšie viacjadrové systémy. Táto práca sa zaoberá návrhom nových metód paralelizácie genetického algoritmu, ktoré sa snažia naplno využiť možnosti práve týchto počítačových systémov. Tieto metódy sú následne naimplementované v programovacom jazyku C za využitia knižnice OpenMP určenej na paralelizáciu. Implementácia je následne použitá na experimentálne ohodnotenie rozličných charakteristík každej z prezentovaných metód (zrýchlenie oproti sekvenčnej verzii, závislosť konvergencie výsledných hodnôt od miery paralelizácie alebo od vyťaženia procesoru, ...). V poslednej časti práce sú prezentované porovnania nameraných hodnôt a závery vyplývajúce z týchto meraní. Následne sú prediskutované možné vylepšenia daných metód vyplývajúce z týchto záverov, ako aj možnosti spracovania väčšieho množstva charakteristík na presnejšie ohodnotenie efektivity paralelizácie genetických algoritmov.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:nusl.cz/oai:invenio.nusl.cz:237236 |
| Date | January 2010 |
| Creators | Vrábel, Lukáš |
| Contributors | Šimek, Václav, Jaroš, Jiří |
| Publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií |
| Source Sets | Czech ETDs |
| Language | English |
| Detected Language | Unknown |
| Type | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Rights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess |
Page generated in 0.002 seconds