【摘 要】
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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
【机 构】
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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
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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。
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