AP1000상에서 병렬 유전자 알고리즘의 구현 및 성능 평가 (pp.127-141) = Implementation of Parallel Genetic Algorithm on AP1000 and Its Performance Evaluation
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1996
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Korean
KDC
569
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구)KCI등재(통합)
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학술저널
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127-141(15쪽)
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유전자 알고리즘이 여러 종류의 최적화 문제에 탁월한 성능을 보일 수 있다는 것이 여러 연구에 의하여 증명되었지만, 양질의 해를 얻는데는 많은 시간이 걸린다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘의 이런 문제점을 해결하기 위한 연구의 하나로서, 분산 메모리 멀티 컴퓨터인 AP1000에서 대표적인 병렬 유전자 알고리즘 모델인 Island Population Model (IPM)과 Stepping Stone Population Model (SSPM)을 구현하는 효율적인 방법을 제안하고, 실제 구현을 통하여 속도 및 구해진 해의 질에 대한 관점에서 그 성능을 평가한다. 본 논문에서 사용한 병렬 구현 방법은 기본적으로 각 처리기마다 전체 개체 집단의 일부분인 부개체 집단을 병렬로 진화시키는데, 이때 주위의 처리기와 개체를 교환하면서 진화시킴으로써 전체적으로 최적의 해를 찾도록 하는 것이다. 실제 구현을 통한 성능 평가에 의하면, 본 논문에서 제안한 병렬 구현 방법은 De Jong의 5개 실험 함수들에 대하여 양질의 해를 처리기의 갯수에 비례한 속도 혹은 그보다 더 좋은 속도로 찾을 수 있음을 알 수 있었다.
더보기Although Genetic Algorithms (GA) have been proven to be very effective approaches to solving various hard combinatorial optimization problems, they also require huge amount of computational resources in order to produce a good solution for a given problem. As a research to resolve this problem, this paper proposes an efficient parallel implementation scheme of parallel GA based on Island Population Model (IPM) and Stepping Stone Population Model (SSPM) on AP1000, a distributed-memory multiprocessor by Fujitsu. together with their experimental results in terms of speedups and the qualities of the solutions In this parallel implementation scheme the global population is evenly partitioned into several subpopulations, each of which is assigned to the processors of AP1000 in order to be evolved independently in parallel While each processor iteratively applies the genetic, operators to the individuals assigned to it. it also exchanges the individuals with randomly selected processors or its neighbor processors to find a good solution in a global sense. It is also shown through several experiments on AP1000 that our proposed parallel implementation schemes could produce more than p-times speedup on p-processors AP1000 system (i.e. super-linear speedups), while keeping the quality of solutions for De Jong's test functions to be as good as the ones produced by sequential implementations.
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