Образец для цитирования:

Савин А. Н., Дружинин И. В., Ерофтиев А. А. Применение генетических алгоритмов для решения задач оптимизации на параллельных и распределенных вычислительных системах // Изв. Сарат. ун-та. Нов. сер. Сер. Математика. Механика. Информатика. 2013. Т. 13, вып. 1. С. 99-109. DOI: https://doi.org/10.18500/1816-9791-2013-13-1-1-99-109

Язык публикации: 
русский
Рубрика: 
Информатика
УДК: 
681.3.06, 681.322

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

Авторы: 
Савин Александр Николаевич, ФГБОУ ВПО Саратовский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского, Россия, г. Саратов, ул. Астраханская, 83 , savinan@info.sgu.ru
Дружинин Игорь Вячеславович, Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана, ул. 2-я Бауманская, 5, стр. 1, Москва, г. Москва, Россия , druzhininiv@gmail.com
Ерофтиев Андрей Александрович, Saratov State University 1, Saratov State University, Russia, 410012, Saratov, Astrahanskaya st., 83 , eroftiev.andrey@gmail.com
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
DOI: 
https://doi.org/10.18500/1816-9791-2013-13-1-1-99-109
Библиографический список
  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.
Полный текст в формате PDF:
скачать
83