Algoritmo genético paralelo implementado en GPU para la solución del problema de asignación cuadrática multiobjetivo

Este trabajo presenta los resultados de investigación para el diseño y la implementación en paralelo del algoritmo NSGA-II, combinado con una adaptación de la heurística de búsqueda local Greedy 2-opt para la solución de problemas de Asignación Cuadrática Multiobjetivo (mQAP Multiobjective Quadratic Assignment Problem, por sus siglas en inglés). El algoritmo se implementó en CUDA C++ utilizando una unidad de procesamiento gráfico (GPU Graphics Processing Unit, por sus siglas en inglés) RTX 2060, para explotar el paralelismo en hardware que ofrece este dispositivo. Las instancias de prueba abordadas para la evaluación del algoritmo y su implementación corresponden a casos representativos de la literatura.

• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad Distrital Francisco José de Caldas
• Repositorio: RIUD: repositorio U. Distrital
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.udistrital.edu.co:11349/33185
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11349/33185
• Palabra clave: Mqap; Nsga-II; 2opt; Gpu; Cuda; Maestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones--Tesis y disertaciones académicas; Algoritmos genéticos paralelos; GPU; Problema de asignación cuadrática; Multiobjetivo; Heurística Greedy 2-opt; Mqap; Nsga-II; 2opt; Gpu; Cuda
• License: Atribución 4.0 Internacional