Original title: Paralelní genetický algoritmus
Translated title: Parallel genetic algorithm
Authors: Trupl, Jan ; Kobliha, Miloš (referee) ; Jaroš, Jiří (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2008
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Práce popisuje návrh a implementaci různých evolučních algoritmů, vylepšených tak, aby mohly využívat výhod paralelismu na víceprocesorových systémech, a zároveň umožňovaly, aby výpočet probíhal na více počítačích v počítačové síti. Algoritmy jsou určeny k hledání globálního extrému funkce několika proměnných. Jsou nastíněny různé zajímavé optimalizační problémy a možnosti jejich řešení právě pomocí evolučních algoritmů. V práci je rovněž rozebíráno použití knihovny rozhraní MPI (message passing interface) a OpenMP, v rozsahu nutném pro pochopení problematiky implementace paralelních evolučních algoritmů. The thesis describes design and implementation of various evolutionary algorithms, which were enhanced to use the advantages of parallelism on the multiprocessor systems along with ability to run the computation on different machines in a computer network. The purpose of these algorithms is to find the global extreme of function of $n$ variables. In the thesis, there are demonstrated various optimization problems, and their effective solution with the help of evolutionary algorithms. There are also described interface libraries MPI(Message Passing Interface) and OpenMP, in the extent needed to understand the problematic of parallel evolutionary algorithms.
Keywords: coeficients; cost function; DE; differential evolution; evolutionary algorithm; fitness function; fourier; genetic algorithm; global extreme; inverse fractal problem; maximum; Message Passing Interface; minimum; MPI; neural network; OpenMP; parallel; parallelisation; queue; self-organizing migrating algorithm; SGA; SHC; SOMA; standard genetic algorithm; stochastic hill climbing; cenová funkce; DE; diferenciální evoluce; evoluční algoritmus; fitness funkce; genetický algoritmus; globální extrém; inverzní fraktální problém; koeficienty fourierovy řady; maximum; Message Passing Interface; minimum; MPI; neuronová sít; OpenMP; paralelizace; paralelní; samoorganizační migrační algoritmus; SGA; SHA; SOMA; standardní genetický algoritmus; stochastický horolezecký algoritmus

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/11012/187391

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-412649


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