AP1000상에서 병렬 유전자 알고리즘의 구현 및 성능 평가

유전자 알고리즘이 여러 종류의 최적화 문제에 탁월한 성능을 보일 수 있다는 것이 여러 연구에 의하여 증명되었지만, 양질의 해를 얻는데는 많은 시간이 걸린다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘의 이런 문제점을 해결하기 위한 연구의 하나로서, 분산 메모리 멀티 컴퓨터인 AP1000에서 대표적인 병렬 유전자 알고리즘 모델인 Island Population Model (IPM)과 Stepping Stone Population Model (SSPM)을 구현하는 효율적인 방법을 제안하고, 실제 구현을 통하여 속도 및 구해진 해의 질에 대한 관점에서 그 성능을 평가한다. 본 논문에서 사용한 병렬 구현 방법은 기본적으로 각 처리기마다 전체 개체 집단의 일부분인 부개체 집단을 병렬로 진화시키는데, 이때 주위의 처리기와 개체를 교환하면서 진화시킴으로써 전체적으로 최적의 해를 찾도록 하는 것이다. 실제 구현을 통한 성능 평가에 의하면, 본 논문에서 제안한 병렬 구현 방법은 De Jong의 5개 실험 함수들에 대하여 양질의 해를 처리기의 갯수에 비례한 속도 혹은 그보다 더 좋은 속도로 찾을 수 있음을 알 수 있었다.