Memetický algoritmus s GPU optimalizací

Implementation of memetic algorithms on GPU was proven as an efficient way to speed up the time required to find a solution for diverse problems. In recent years, thanks to the evolution of GPUs, heavily parallelization can be used and the most time-consuming parts of the algorithm were redefined. This paper aims to prove that. It implements memetic algorithms on GPU using CUDA and identifies the computationally demanding parts. It shows that generally known drawbacks are slowly shifted towards new parts of the algorithm. Obtained results are a step forward in the applicability of memetic algorithms on various and high dimensional problems, where they could not be used due to time and computational resource restrictions.Implementace memetického algoritmu na GPU byla prověřena jako efektivní cesta zrychlení nalezení řešení rúzných problemů. V minulých letech díky vývoji GPU může být použita masivní paralelizace a předefinovány nejpracnější části algoritmu. Tento příspěvek se zaměřil na jejich popis. Je implementován memeticlý algoritmus na GPU v prostředí CUDA a identifikovány výpočetně složité části. Získané výsledky jsou pokrokem v aplikovatelnosti memetických algoritmů na různých a mnohodimenzionálních problémech, kde dosud nemohly být použity pro své nároky na výpočetní zdroje