Optimización en la Aproximación de Curvas NURBS con Algoritmos Genéticos Paralelos en un GPU

Contenido principal del artículo

Leopoldo Noel Gaxiola Sánchez
Juan José Tapia Armenta
Julio César Rolón Garrido

Resumen

En este trabajo se desarrollan dos versiones de algoritmos genéticos paralelos, un algoritmo genético paralelo simple y un algoritmo genético con modelo de islas; los dos algoritmos se implementaron en un GPU. El algoritmo genético paralelo basado en el modelo de islas que se propone en este trabajo tiene la característica principal de que no se hace migración entre las islas, en su lugar se crea una isla élite con los mejores individuos de cada una de las islas para compartir los mejores individuos. El algoritmo se aplica a un problema de aproximación de curvas NURBS a un conjunto de puntos de una imagen médica, con este algoritmo, además de reducir el tiempo de ejecución se obtiene soluciones más cercanas al óptimo que con los resultados obtenidos con el algoritmo genético paralelo simple.

Detalles del artículo

Cómo citar
Gaxiola Sánchez, L. N., Tapia Armenta, J. J., & Rolón Garrido, J. C. (2013). Optimización en la Aproximación de Curvas NURBS con Algoritmos Genéticos Paralelos en un GPU. Difu100ci@, Revista De difusión científica, ingeniería Y tecnologías, 7(2), 8-16. Recuperado a partir de http://difu100cia.uaz.edu.mx/index.php/difuciencia/article/view/67
Sección
Artículos