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Evolutionäre Algorithmen zählen zu einer der populärsten Formen von Optimierungsalgorithmen. Sie sind vergleichsweise leicht in der Handhabung und konnten bereits für eine Vielzahl praktischer Anwendungen erfolgreich eingesetzt werden. In etlichen Fällen weisen sie jedoch eine lange Laufzeit auf, sodass eine Beschleunigung über eine parallele Ausführung notwendig ist. Für die Parallelisierung evolutionärer Algorithmen existieren eine Reihe unterschiedlicher Ansätze und es kommen unterschiedliche Hardware-Plattformen für die parallele Ausführung infrage. Nicht jede Plattform eignet sich jedoch gleich gut für jede Form der Parallelisierung von evolutionären Algorithmen. Zusätzlich hängt es auch von Eigenschaften des konkret zu lösenden Optimierungsproblems beziehungsweise des eingesetzten evolutionären Algorithmus ab, welche
Plattform sich am besten für die Ausführung eignet.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Fragestellung, unter welchen Umständen eine Architektur besser als eine andere Architektur zur Ausführung eines
parallelen evolutionären Algorithmus geeignet ist, und untersucht die gängigen
Parallelisierungsformen von evolutionären Algorithmen auf den gebräuchlichen
Parallelrechensystemen (Multicore-CPUs, Grids, Cluster und Grafikkarten).
Weiterhin wird die Lösung von vier Realweltbeispielen aus dem Bereich des Entwurfs miniaturisierter optischer und elektronischer Bauelemente mittels paralleler evolutionärer Algorithmen beschrieben und die Ergebnisse der vorangegangenen Untersuchungen werden an diesen konkreten Beispielen diskutiert.
Darüber hinaus wird ein Framework vorgestellt, welches der Ausführung
verteilter evolutionärer Algorithmen auf Grid-Plattformen dient.