Original title: Paralelní genetický algoritmus pro vícejádrové systémy
Translated title: The Parallel Genetic Algorithm for Multicore Systems
Authors: Vrábel, Lukáš ; Šimek, Václav (referee) ; Jaroš, Jiří (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2010
Language: eng
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [eng] [cze]
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. Genetic algorithm is a powerful optimization and search method successfully used in practice to solve many different problems. Underlying concept is based on the evolutionary mechanics observed in nature. As the GAs are computationaly intense applications, it is natural that there are many efficient methods for parallelization of these algorithms. However, most of these methods deal with supercomputers or large computer clusters with specialized hardware, as these were the most common parallel architectures in the past. With modern-day computers the trend in personal computer design is also moving towards parallel architectures bringing small and cheap parallel multicore processors. That's why it is imperative to have efficient methods to exploit capabilities of this system. This document presents prototypes of new methods of parallel genetic algorithms designed especially for these multiprocessor computers with shared memory.
Keywords: genetický algoritmus; OpenMP; paralelní; vícejádrové systémy; víceprocesorové systémy; genetic algorithm; multicore; multiprocessor system; OpenMP; parallel

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/54379

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-237236


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses