Lösung des Traveling-Salesman-Problems mittels eines Genetischen Algorithmus auf einem HPC-Cluster (eBook)
79 Seiten
GRIN Verlag
978-3-640-49040-0 (ISBN)
Verschiedene Ansätze zur Parallelisierung genetischer Algorithmen werden vorgestellt und die Hauptvarianten paralleler und koevolutionärer genetischer Algorithmen umrissen.
Ferner werden Anforderungen an Frameworks zur Entwicklung genetischer Algorithmen formuliert, anhand welcher das ParadisEO-Framework mit dem proprietären GA-Framework aus der IMSL-Bibliothek von Visual Numerics verglichen wird.
Abschließend wird eine hybride low-level Teamwork Metaheuristik vorgestellt, die den Bergsteiger-Algorithmus zur lokalen Suche innerhalb eines grob-granularen parallelen genetischen Algorithmus einsetzt. Sie zeigt die Eignung paralleler genetischer Algorithmen zur Lösung des Problems des Handlungsreisenden.
Schlüsselwörter:
Evolutionary Computation, Metaheuristik, Traveling Salesman Problem, High Performance Computing, parallele genetische Algorithmen, koevolutionäre Algorithmen
| Erscheint lt. Verlag | 9.12.2009 |
|---|---|
| Verlagsort | München |
| Sprache | deutsch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik |
| Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Wirtschaftsinformatik | |
| Schlagworte | evolutionary computation • evolutionary_computation • high_performance_computing • High Performance Computing • koevolutionaere_algorithmen • koevolutionäre Algorithmen • Metaheuristik • parallele_genetische_algorithmen • parallele genetische Algorithmen • traveling_salesman_problem • Traveling Salesman Problem |
| ISBN-10 | 3-640-49040-1 / 3640490401 |
| ISBN-13 | 978-3-640-49040-0 / 9783640490400 |
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