ワークステーション群を用いた並列遺伝的アルゴリズムの負荷分散
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概要
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多点情報を利用した確率的探索法の一種である遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm: GA)は, 複数の解候補を扱うというその性質から並列化が容易であり, 高速化をはかることができる。GAを並列化する最も自然な方法は, 個体の集団を分割する手法である。既存ワークステーション群を用いてGAを並列化するとき, 異機種のワークステーションを用いることにより発生する速度差により, 全体としての処理速度がもっとも遅いマシンに依存してしまう, このため, その処理速度に応じた負荷の分散が重要になる。本研究では, ワークステーション上での並列性GAにおいて高速化をはかるための集団サイズによる負荷分散と非同期型交換について検討する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-09-24
著者
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