Известия Саратовского университета. Новая серия.

Серия Математика. Механика. Информатика

ISSN 1816-9791 (Print)
ISSN 2541-9005 (Online)

Для цитирования:

Савин А. Н., Дружинин И. В., Ерофтиев А. А. Применение генетических алгоритмов для решения задач оптимизации на параллельных и распределенных вычислительных системах // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Математика. Механика. Информатика. 2013. Т. 13, вып. 1, ч. 1. С. 99-109. DOI: 10.18500/1816-9791-2013-13-1-1-99-109, EDN: SMXXLH

Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0).
Опубликована онлайн: 
15.02.2013
Полный текст:
скачать
(downloads: 282)
Язык публикации: 
русский
Рубрика: 
Информатика
УДК: 
681.3.06, 681.322
DOI: 
10.18500/1816-9791-2013-13-1-1-99-109
EDN: 
SMXXLH

Применение генетических алгоритмов для решения задач оптимизации на параллельных и распределенных вычислительных системах

Авторы: 
Савин Александр Николаевич, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского
Дружинин Игорь Вячеславович, Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана
Ерофтиев Андрей Александрович, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского
Аннотация: 

Представлены результаты адаптации метода нахождения глобального минимума многоэкстремальной целевойфункции многих переменных с ограничениями с помощьюгенетического алгоритма для систем параллельных и распределённых вычислений. Предложены два варианта распараллеливания генетического алгоритма. Исследована зависимость надёжности и производительности параллельных версий алгоритма от их параметров и количества узлов параллельной вычислительной системы. Показано, что предложенные параллельные варианты генетического алгоритма позволяют за небольшое время надёжно находить глобальный минимум целевой функции.

Ключевые слова: 
глобальная оптимизация
генетический алгоритм
многоэкстремальная целевая функция
параллельные вычислительные системы
Список источников: 
  1. Орлянская И. В. Современные подходы к построению методов глобальной оптимизации // Электронный журнал «Исследовано в России». С. 2097–2108. URL : http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2002/189.pdf (дата обращения : 2.12.2011). [Orlyanskaya I.V. Modern approaches to global optimization methods building //Online magazine «Issledovano v Rossii». P. 2097–2108. URL : http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2002/189.pdf (last checked : 2.12.2012).]
  2. Банди Б. Методы оптимизации. Вводный курс. М. : Радио и связь, 1988. 127 с. [Brian D. Bunday Basic Optimisation Methods. London : Edward Arnold, 1984. 128 p.]
  3. Панченко Т. В. Генетические алгоритмы : учеб.-метод. пособие / под ред. Ю. Ю. Тарасевича / Астрахан. ун-т. Астрахань, 2007. 87 с. [Panchenko T.V. Genetic algorithms : the methodical manual / Ed. by Yu. Yu. Tarasevich / Astrakhan. Univer. Astrakhan, 2007. 87 p.]
  4. Калиткин Н. Н. Численные методы. М. : Наука, 1978. 512 с. [Kalitkin N. N. Numerical methods. Moscow : Nauka, 1978. 512 p.]
  5. Eroftiev A. A., Timofeeva N. E., Savin A. N. Parallel Computing in Application to Global Optimization Problem Solving // Grid and Visualization Systems : MIPRO, 2011 Proc. of the 34th Intern. Convention. Zagreb, Croatia : DENONA, 2011. P. 185–190.
Поступила в редакцию: 
10.08.2012
Принята к публикации: 
27.12.2012
Опубликована: 
15.02.2013
  • 1255 просмотров