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...
- Autores:
- 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
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- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/33185
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/33185
- Palabra clave:
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Nsga-II
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Maestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones--Tesis y disertaciones académicas
Algoritmos genéticos paralelos
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Problema de asignación cuadrática
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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. |
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Las instancias de prueba abordadas para la evaluación del algoritmo y su implementación corresponden a casos representativos de la literatura.This work presents the research results for the design and parallel implementation of the NSGA-II algorithm, combined with an adaptation of the Greedy 2-opt local search heuristic for solving Multiobjective Quadratic Assignment Problems (mQAP). , for its acronym in English). The algorithm was implemented in CUDA C++ using an RTX 2060 Graphics Processing Unit (GPU), to exploit the hardware parallelism offered by this device. The test instances addressed for the evaluation of the algorithm and its implementation correspond to representative cases from the literature.pdfspaAtribución 4.0 InternacionalCC0 1.0 Universalhttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2MqapNsga-II2optGpuCudaMaestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones--Tesis y disertaciones académicasAlgoritmos genéticos paralelosGPUProblema de asignación cuadráticaMultiobjetivoHeurística Greedy 2-optMqapNsga-II2optGpuCudaAlgoritmo genético paralelo implementado en GPU para la solución del problema de asignación cuadrática multiobjetivoParallel genetic algorithm implemented in GPU for the solution of the multi-objective quadratic assignment problemmasterThesisInvestigación-Innovacióninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTHUMBNAILPupialesArevaloAndres2023.pdf.jpgPupialesArevaloAndres2023.pdf.jpgTesis 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