Graphic Processing Unit를 이용한 유전 알고리즘 성능의 평가 및 분석

본 논문에서는 유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)의 최적해 탐색 능력을 보장하면서 속도를 향상시킬 수 있도록 GPU(Graphics Processing Unit) 상에서의 구현을 제안한다. GPU의 높은 연산속도와 효율적인 병렬 처리를 통하여 유전 알고리즘의 해의 품질을 유지하면서 성능을 향상시킬 수 있도록 구현하였다. 이를 위해 유전 알고리즘을 적용한 TSP(Traveling Salesman Problem)를 CUDA(Compute unified Device Architecture)를 사용하여 GPU 상에 적용하였고 이를 CPU 상에서의 결과와 비교 분석한다. 최단 거리, 평균 거리, 실행 시간을 중점적으로 비교 실험하였고 수렴하는 구간에서 처리조건에 따라 성능을 분석하였다. 실험 결과로부터 GPU 상에서의 구현이 최적해의 결과를 보장하면서 우수한 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.