Genetické algoritmy – implementace paralelního zpracování
Loading...
Date
Authors
Tuleja, Martin
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Genetické algoritmy sú moderné algoritmy určené na riešenie optimalizačných problémov. Vznikli inšpiráciou z evolučných procesov v prírode. Ich paralelizáciou sa dosiahne nielen vyšších rýchlostí, ale aj nových a lepších riešení. Paralelné genetické algoritmy sú taktiež bližšie k skutočným pomerom v prírode ako ich sekvenčné náprotivky. Táto práca popisuje najpoužívanejšie spôsoby paralelizácie genetických algoritmov. Následne ponúka návrh a implementáciu v jazyku Python. Nakoniec je implementácia overená vo viacerých testovacích scenároch.
Genetic algorithms are modern algorithms intended to solve optimization problems. Inspiration originates in evolutionary principles in nature. Parallelization of genetic algorithms provides not only faster processing but also new and better solutions. Parallel genetic algorithms are also closer to real nature than their sequential counterparts. This paper describes the most used models of parallelization of genetic algorithms. Moreover, it provides the design and implementation in programming language Python. Finally, the implementation is verified in several test cases.
Genetic algorithms are modern algorithms intended to solve optimization problems. Inspiration originates in evolutionary principles in nature. Parallelization of genetic algorithms provides not only faster processing but also new and better solutions. Parallel genetic algorithms are also closer to real nature than their sequential counterparts. This paper describes the most used models of parallelization of genetic algorithms. Moreover, it provides the design and implementation in programming language Python. Finally, the implementation is verified in several test cases.
Description
Keywords
AMQP, Celery, genetický algoritmus, hierarchický model, hrubozrnný model, jemnozrnný model, master-slave model, paralelizácia, Python, RabbitMQ, SCOOP, AMQP, Celery, coarse-grained model, fine-grained model, genetic algorithm, hierarchical model, master-slave model, parallelization, Python, RabbitMQ, SCOOP
Citation
TULEJA, M. Genetické algoritmy – implementace paralelního zpracování [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2018.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
sk
Study field
Telekomunikační a informační technika
Comittee
doc. Ing. Martin Medvecký, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Vladislav Škorpil, CSc. (místopředseda)
prof. Ing. Radek Martinek, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Lukáš Malina, Ph.D. (člen)
Ing. Pavel Mašek, Ph.D. (člen)
Ing. Václav Uher, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2018-06-06
Defence
Student prezentoval velmi sebevědomě, a odpověděl na všechny položené otázky.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení