PGAGrid: A Parallel Genetic Algorithm of Fine-Grained implemented on GPU to find solutions near the optimum to the Quadratic Assignment Problem (QAP)

This work consists in implementing a fine-grained parallel genetic algorithm improved with a greedy 2-opt heuristic to find near-optimal solutions to the Quadratic Assignment Problem (QAP). The proposed algorithm was fully implemented on Graphics Processing Units (GPUs). A two-dimensional GPU grid of size 8x8 defines the population of the genetic algorithm (set of permutations of the QAP), and each GPU block consists of n GPU threads, where n is the size of the QAP. Each GPU block was used to represent the chromosome of a single individual, and each GPU thread represents a gene of such chromosome. The proposed algorithm was tested on a subset of the standard QAPLIB data set. Results show that this implementation is able to find good solutions for large QAP instances in few parallel iterations of the evolutionary process.Resumen: Este trabajo consiste en implementar un algoritmo genético paralelo de grano fino mejorado con una heurística 2-opt voraz para encontrar soluciones cercanas al óptimo al problema de Asignación Cuadrática (QAP). El algoritmo propuesto fue completamente implementado sobre Unidades de Procesamiento Gráfico (GPUs). Una retícula GPU bidimensional de tamaño 8×8 define la población del algoritmo genético (conjunto de permutaciones del QAP) y cada bloque GPU consiste de n hilos GPU donde n es el tamaño del QAP. Cada bloque GPU fue utilizado para representar el cromosoma de un solo individuo y cada hilo GPU representa un gen de tal cromosoma. El algoritmo propuesto fue comprobado sobre un subconjunto de problemas de la librería estándar QAPLIB. Los resultados muestran que esta implementación es capaz de encontrar buenas soluciones para grandes instancias del QAP en pocas iteraciones del proceso evolutivo.Doctorad

Problema de asignación quadrática (pac) sobre gpu a través de una pga maestro-esclavo

This document describes the implementation of a Master–Slave Parallel Genetic Algorithm (PGA) on Graphic Processing Units (GPU) to find solutions or solutions close to optimal solutions to particular instances of the Quadratic Assignment Problem (QAP). The efficiency of the algorithm is tested on a set of QAPLIB standard library problems.Este documento describe la implementación de un algoritmo genético paralelo maestroesclavo (AGP) en unidades de procesamiento gráfico (UPG) para encontrar soluciones o soluciones cercanas a soluciones óptimas para casos particulares del Problema de asignación Cuadrática (PAC). La eficiencia del algoritmo se prueba en un conjunto de problemas de la biblioteca estándar QAPLIB

Grislas: un algoritmo genético paralelo que combina los modelos de grillas e islas para encontrar soluciones óptimas cercanas al problema del agente viajero

Este trabajo implementa un modelo de Algoritmo Genético Par alelo llamado modelo de Gris-Las, mejorado con optimización local 2opt. Este modelo está enfocado a encontrar soluciones óptimas cercanas al problema del Agente Viajero sobre un ambiente de cómputo distribuido. Gris-Las se basa esencialmente en dos modelos comunes de Algoritmos Genéticos Paralelos, el modelo de Grillas (modelo celular ) y el modelo de Islas. El algoritmo heurístico de optimización local 2opt también es utilizado para reducir el dominio de búsqueda en el problema

Aprendizaje del algebra lineal centrado en el razonamiento plausible en carreras de ingeniería

A methodological strategy is proposed for the teaching of Linear Algebra in engineering programs focused on plausible reasoning. These concepts were developed by [1] and [2], through the formulation and adaptation of interesting problems, whose design admitted a didactic model and a methodological procedure for the generation of conjectures through the mediation of technology and geometric visualization as key factors in the construction of the main concepts of the discipline by the students. The difficulties in the teaching and learning of Linear Algebra have been studied since last century, in particular since the nineties. The LACSG (Linear Algebra Curriculum Study Group) in the USA is a reference point. On the other hand, Anna Sierpinska and Jean-Luc Dorier lead another group in Canada and Europe. Both groups coincide that one of the greatest problems in the teaching and learning of Linear Algebra is the formal approach of the classes that are traditionally taught. The starting point of this study is the great difficulties students experience when assimilating definitions, theorems and demonstrations, which are elusive for the future engineers.Se propone una estrategia metodológica para la enseñanza del álgebra lineal en carreras de ingeniería centrada en el razonamiento plausible conceptos desarrollados por [1] y [2], a través de la formulación y adaptación de problemas no rutinarios cuyos diseños admitan un modelo didáctico y un procedimiento metodológico para la generación de conjeturas a través de la mediación de la tecnología y la visualización geométrica como factores fundamentales en la construcción de los principales conceptos por parte de los estudiantes y que caracterizan esta disciplina. Las dificultades de la enseñanza y aprendizaje del álgebra lineal se vienen investigando desde el pasado siglo, en particular en la década de los noventas; es referente el grupo LACSG (Linear Algebra Curriculum Study Group) en los Estados Unidos. Por otra parte, Anna Sierpinska y Jean-Luc Dorier lideran otro grupo en Canadá y Europa. Ambos grupos coinciden que uno de los grandes problemas en la enseñanza aprendizaje del Álgebra Lineal es el enfoque formal de las clases que tradicionalmente se imparte. Por tanto, es el punto de partida de este estudio que estudiantes de primer o segundo semestre experimentan gran dificultad en asimilar las definiciones, teoremas, y demostraciones, las que resultan poco asequibles para los futuros ingenieros

Problemas de optimización combinatorial np-hard solucionados a partir del problema de asignación cuadrática solución a través de un algoritmo genético paralelo sobre GPU

In this article, some instances of well known combinatorial optimization NP-Hard problems are solved by using Koopmans and Beckmann formulation of the quadratic assignment problem (QAP). These instances are solved by using an Embarrassingly Parallel Genetic Algorithm or by using an Island Parallel Genetic Algorithm; in both cases, the implementation is carried out on Graphics Processing Units (GPUs).En este documento se resuelven algunas instancias de problemas bien conocidos de optimización combinatorial de tipo NP-Hard a partir de la formulación de Koopmans y Beckmann del problema de Asignación Cuadrática (QAP). Dichas instancias son solucionadas mediante un Algoritmo Genético Embarasosamente Paralelo o mediante un Algoritmo Genético Paralelo de Islas, en ambos casos, la implementación se hace sobre unidades de procesamiento gráfico (GPU’s)

Problemas de optimización combinatorial np-hard solucionados a partir del problema de asignación cuadrática solución a través de un algoritmo genético paralelo sobre GPU

In this article, some instances of well known combinatorial optimization NP-Hard problems are solved by using Koopmans and Beckmann formulation of the quadratic assignment problem (QAP). These instances are solved by using an Embarrassingly Parallel Genetic Algorithm or by using an Island Parallel Genetic Algorithm; in both cases, the implementation is carried out on Graphics Processing Units (GPUs).En este documento se resuelven algunas instancias de problemas bien conocidos de optimización combinatorial de tipo NP-Hard a partir de la formulación de Koopmans y Beckmann del problema de Asignación Cuadrática (QAP). Dichas instancias son solucionadas mediante un Algoritmo Genético Embarasosamente Paralelo o mediante un Algoritmo Genético Paralelo de Islas, en ambos casos, la implementación se hace sobre unidades de procesamiento gráfico (GPU’s)

Aprendizaje del algebra lineal centrado en el razonamiento plausible en carreras de ingeniería

A methodological strategy is proposed for the teaching of Linear Algebra in engineering programs focused on plausible reasoning. These concepts were developed by [1] and [2], through the formulation and adaptation of interesting problems, whose design admitted a didactic model and a methodological procedure for the generation of conjectures through the mediation of technology and geometric visualization as key factors in the construction of the main concepts of the discipline by the students. The difficulties in the teaching and learning of Linear Algebra have been studied since last century, in particular since the nineties. The LACSG (Linear Algebra Curriculum Study Group) in the USA is a reference point. On the other hand, Anna Sierpinska and Jean-Luc Dorier lead another group in Canada and Europe. Both groups coincide that one of the greatest problems in the teaching and learning of Linear Algebra is the formal approach of the classes that are traditionally taught. The starting point of this study is the great difficulties students experience when assimilating definitions, theorems and demonstrations, which are elusive for the future engineers.Se propone una estrategia metodológica para la enseñanza del álgebra lineal en carreras de ingeniería centrada en el razonamiento plausible conceptos desarrollados por [1] y [2], a través de la formulación y adaptación de problemas no rutinarios cuyos diseños admitan un modelo didáctico y un procedimiento metodológico para la generación de conjeturas a través de la mediación de la tecnología y la visualización geométrica como factores fundamentales en la construcción de los principales conceptos por parte de los estudiantes y que caracterizan esta disciplina. Las dificultades de la enseñanza y aprendizaje del álgebra lineal se vienen investigando desde el pasado siglo, en particular en la década de los noventas; es referente el grupo LACSG (Linear Algebra Curriculum Study Group) en los Estados Unidos. Por otra parte, Anna Sierpinska y Jean-Luc Dorier lideran otro grupo en Canadá y Europa. Ambos grupos coinciden que uno de los grandes problemas en la enseñanza aprendizaje del Álgebra Lineal es el enfoque formal de las clases que tradicionalmente se imparte. Por tanto, es el punto de partida de este estudio que estudiantes de primer o segundo semestre experimentan gran dificultad en asimilar las definiciones, teoremas, y demostraciones, las que resultan poco asequibles para los futuros ingenieros

Quadratic assignment problem (qap) on gpu through a master-slave pga

This document describes the implementation of a Master–Slave Parallel Genetic Algorithm (PGA) on Graphic Processing Units (GPU) to find solutions or solutions close- to optimal solutions to particular instances of the Quadratic Assignment Problem (QAP). The efficiency of the algorithm is tested on a set of QAPLIB standard library problems.Este documento describe la implementación de un algoritmo genético paralelo maestroesclavo (AGP) en unidades de procesamiento gráfico (UPG) para encontrar soluciones -o soluciones cercanas a soluciones óptimas para casos particulares del Problema de asignación Cuadrática (PAC). La eficiencia del algoritmo se prueba en un conjunto de problemas de la biblioteca estándar QAPLIB

Problema de asignación quadrática (pac) sobre gpu a través de una pga maestro-esclavo

This document describes the implementation of a Master–Slave Parallel Genetic Algorithm (PGA) on Graphic Processing Units (GPU) to find solutions or solutions close to optimal solutions to particular instances of the Quadratic Assignment Problem (QAP). The efficiency of the algorithm is tested on a set of QAPLIB standard library problems.Este documento describe la implementación de un algoritmo genético paralelo maestroesclavo (AGP) en unidades de procesamiento gráfico (UPG) para encontrar soluciones o soluciones cercanas a soluciones óptimas para casos particulares del Problema de asignación Cuadrática (PAC). La eficiencia del algoritmo se prueba en un conjunto de problemas de la biblioteca estándar QAPLIB