Resumen

LAGUNA-SANCHEZ, Gerardo A. et al. Comparative Study of Parallel Variants for a Particle Swarm Optimization Algorithm Implemented on a Multithreading GPU. J. appl. res. technol [online]. 2009, vol.7, n.3, pp.292-307. ISSN 2448-6736.

El algoritmo Particle Swarm Optimization (PSO) ha tenido gran aceptación como alternativa de optimización global con base en heurísticas bio-inspiradas. Sus principales ventajas son su buen desempeño, baja complejidad computacional y un mínimo de parámetros. En general, las técnicas heurísticas han tenido un gran auge en los últimos veinte años y aún hoy resulta atractivo estudiar alternativas tecnológicas que permitan acelerar estos algoritmos para aplicarlos a problemas mucho más grandes y complejos. En este artículo se presenta un estudio empírico sobre la aplicación de algunas variantes paralelas para un algoritmo PSO, empleando un dispositivo de procesamiento gráfico (GPU) con capacidad multi-hilos y el más reciente modelo de programación paralela para estos casos. La idea principal es demostrar que es posible mejorar significativamente el desempeño del algoritmo PSO, mediante una programación paralela sencilla y directa, logrando con ello el poder computacional de un cluster en una computadora personal convencional.

Palabras llave : GPU con capacidad miltihilos; PSO; GPU para propósitos generales; programación paralela; optimización global.

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