CUDA平台下信息熵多种群遗传算法设计-中国学术期刊网络出版总库

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CUDA平台下信息熵多种群遗传算法设计

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【英文篇名】	Information entropy multi-population genetic algorithm based on CUDA
【下载频次】	★★★★★
【作者】	李正夫; 王希诚; 李克秋; 姚翔; 董悦丽;
【英文作者】	LI Zhengfu; WANG Xicheng; LI Keqiu; YAO Xiang; DONG Yueli; School of Computer Science and Technology; Dalian University of Technology; Department of Computer Science and Technology; Dalian Neusoft University of Information; State Key Laboratory of Structural Analyses for Industrial Equipment;
【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;
【文献出处】	计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2016年 01期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	统一计算设备架构(CUDA); 并行计算; 遗传算法; 信息熵; 多种群;
【英文关键词】	Compute Unified Device Architecture(CUDA); parallel algorithm; genetic algorithm; information entropy; multi-population;
【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。
【英文摘要】	In order to improve the computational efficiency of information entropy multi-population genetic algorithm,and reduce the computing time, an information entropy multi-population genetic algorithm based on CUDA is proposed.By analyzing the parallelism factors of original algorithm, considering the CUDA platform, parallel processing is made on the original algorithm to suit for GPU-accelerated. Genetic operators, penalty function, and space contraction factors are also modified for CUDA parallelism. All these...
【基金】	国家自然科学基金(No.61170168,No.61170169)
【更新日期】	2016-01-25
【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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