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

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