基于CUDA平台的遗传算法并行实现研究
CUDA技术方便程序员在GPU上进行通用计算,但并没有提供随机数产生的应用接口。为此,本文提出并实现在CUDA开发平台上并行产生均匀随机数算法,测试证明算法可行。在此基础上优化基本遗传算法,并在GPU上并行实现其所有操作,提高其运行速度和准确度;分析了种群大小和遗传代数对此算法加速比及准确度的影响,并与MATLAB工具箱进行比较。实验表明,相比MATLAB遗传算法工具箱,基于CUDA平台实现的遗传算法性能更高,准确度更好。
随机数 遗传算法 并行计算 通用计算图形处理器 CUDA平台
谭彩凤 马安国 邢座程
国防科技大学计算机学院,湖南 长沙 410073
国内会议
长沙
中文
68-72
2009-10-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）