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Erschienen in:
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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

PARADE: A Massively Parallel Differential Evolution Template for EASEA

verfasst von : Jarosław Arabas, Ogier Maitre, Pierre Collet

Erschienen in: Swarm and Evolutionary Computation

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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This paper presents an efficient PARAllelization of Differential Evolution on GPU hardware written as an EASEA (EAsy Specification of Evolutionary Algorithms) template for easy reproducibility and re-use. We provide results of experiments to illustrate the relationship between population size and efficiency of the parallel version based on GPU related to the sequential version on the CPU. We also discuss how the population size influences the number of generations to obtain a certain level of result quality.

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Metadaten
Titel
PARADE: A Massively Parallel Differential Evolution Template for EASEA
verfasst von
Jarosław Arabas
Ogier Maitre
Pierre Collet
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Swarm and Evolutionary Computation

Print ISBN: 978-3-642-29352-8

Electronic ISBN: 978-3-642-29353-5

Copyright-Jahr: 2012

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-29353-5_2

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