Paralelní genetický algoritmus

Abstract

Práce popisuje návrh a implementaci různých evolučních algoritmů, vylepšených tak, aby mohly využívat výhod paralelismu na víceprocesorových systémech, a zároveň umožňovaly, aby výpočet probíhal na více počítačích v počítačové síti. Algoritmy jsou určeny k hledání globálního extrému funkce několika proměnných. Jsou nastíněny různé zajímavé optimalizační problémy a možnosti jejich řešení právě pomocí evolučních algoritmů. V práci je rovněž rozebíráno použití knihovny rozhraní MPI (message passing interface) a OpenMP, v rozsahu nutném pro pochopení problematiky implementace paralelních evolučních algoritmů.The thesis describes design and implementation of various evolutionary algorithms, which were enhanced to use the advantages of parallelism on the multiprocessor systems along with ability to run the computation on different machines in a computer network. The purpose of these algorithms is to find the global extreme of function of $n$ variables. In the thesis, there are demonstrated various optimization problems, and their effective solution with the help of evolutionary algorithms. There are also described interface libraries MPI(Message Passing Interface) and OpenMP, in the extent needed to understand the problematic of parallel evolutionary algorithms.