CUDA平台下信息熵多种群遗传算法设计

• 作者: 姚翔 李克秋 李正夫 王希诚 董悦丽
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 理论与研发
• 页码范围: 12-16
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 5096字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1312-0410

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王希诚	大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室	54	538	12.0	21.0
2	李克秋	大连理工大学计算机科学与技术学院	25	117	6.0	9.0
3	董悦丽	大连东软信息学院计算机科学与技术系	11	10	2.0	2.0
4	李正夫	大连理工大学计算机科学与技术学院	3	2	1.0	1.0
8	姚翔	大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室	1	1	1.0	1.0