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J-GLOBAL ID：202002268686060211   整理番号：20A2333659

TSP問題を解くためのGPUに基づくマルチポピュレーション遺伝的アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Multipopulation Genetic Algorithm Based on GPU for Solving TSP Problem

著者 (13件)： Wang Boqun (Xinjiang Astronomical Observatory, Chinese Academy of Sciences, Urumqi 830011, China) ,  Wang Boqun (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China) ,  Zhang Hailong (Xinjiang Astronomical Observatory, Chinese Academy of Sciences, Urumqi 830011, China) ,  Zhang Hailong (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China) ,  Zhang Hailong (Key Laboratory of Radio Astronomy, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, China) ,  Nie Jun (Institute of Advanced Technology, University of Science and Technology of China, Hefei 230088, China) ,  Wang Jie (Xinjiang Astronomical Observatory, Chinese Academy of Sciences, Urumqi 830011, China) ,  Ye Xinchen (Xinjiang Astronomical Observatory, Chinese Academy of Sciences, Urumqi 830011, China) ,  Ergesh Toktonur (Xinjiang Astronomical Observatory, Chinese Academy of Sciences, Urumqi 830011, China) ,  Zhang Meng (Xinjiang Astronomical Observatory, Chinese Academy of Sciences, Urumqi 830011, China) ,  Zhang Meng (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China) ,  Li Jia (Xinjiang Astronomical Observatory, Chinese Academy of Sciences, Urumqi 830011, China) ,  Wang Wanqiong (Xinjiang Astronomical Observatory, Chinese Academy of Sciences, Urumqi 830011, China)
資料名： Mathematical Problems in Engineering (Web)  (Mathematical Problems in Engineering (Web))
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7803A  ISSN： 1024-123X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： GPUベースのマルチグループ遺伝的アルゴリズムを提案して,それは粗粒アーキテクチャアイランドモデルと従来の遺伝的アルゴリズムを並列化した。元の個体群は,異なる生活環境をシミュレートするためにいくつかの亜集団に分割され,その結果,種の豊かさを増加させる。各亜集団に対して,異なる突然変異率を採用して,交差結果を距離に基づく交差法を結合することによって最適化した。世代の数に基づく適応突然変異戦略を採用して,このアルゴリズムを局所最適解に落下させた。エリート戦略を,それらの優れた遺伝子を保持するために,傑出した個体のために採用した。アルゴリズムはCUDA/Cで実装し,GPUsの強力な並列演算能力と組み合わせて,計算効率を大いに改善した。それはTSP問題への新しい解決策を提供した。Copyright 2020 Boqun Wang et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  最適化 ,  遺伝子 ,  突然変異 ,  住環境 ,  並列演算 ,  個体群 ,  *遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 計算効率 ,  変異率 ,  CUDA ,  局所最適解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

引用文献 (10件)：

• F. Liu, G. Zeng, "Study of genetic algorithm with reinforcement learning to solve the TSP," Expert Systems with Applications, vol. 36, no. 3, pp. 6995-7001, 2009.
• J. Sanders, E. Kandrot, CUDA by Example: An Introduction to General-Purpose GPU Programming, Addison-Wesley Professional, Boston, MA, USA, 2010.
• B. Lin, X. Sun, S. Salous, "Solving travelling salesman problem with an improved hybrid genetic algorithm," Journal of Computer and Communications, vol. 04, no. 15, pp. 98-106, 2016.
• V. Jain, J. S. Prasad, "An optimized algorithm for solving travelling salesman problem using greedy cross over operator," Proceedings of the International Conference on Computing for Sustainable Global Development, pp. 5076-5079, New Delhi, India, March 2016.
• Y. Y. Yu, Y. Chen, T. Y. Li, "Improved genetic algorithm for solving TSP," Control and Decision, vol. 29, no. 8, pp. 1483-1488, 2014.

タイトルに関連する用語 (3件)： GPU ,  マルチ ,  遺伝的アルゴリズム