GeneticAlgorithmTSP_CUDA：基于CUDA架构（GPU）的遗传算法求解TSP的最佳路径

简介：
GeneticAlgorithmTSP_CUDA项目利用CUDA架构在GPU上运行遗传算法，高效解决旅行商问题(TSP)，寻找最优路径方案。此方法大大加快了计算速度和优化效率。 遗传算法TSP_CUDA是一种用于解决旅行商问题（TSP）的优化方法，它利用了CUDA架构（GPU），以加速计算过程并找到最佳解决方案。这是我在美国南佛罗里达大学进行的一门关于并行与分布式处理课程中的最终项目的一部分，该项目借鉴了Berkeley在2015年春季学期发布的“平行计算机的应用”相关材料。 本项目的重点在于熟悉遗传算法的设计和实现，并特别关注于如何利用CUDA架构以及C++的OpenMP库编写高效的并行代码。具体而言，在德克萨斯大学奥斯汀分校Stampede.tacc超级计算机上运行此项目，它在集群中的单个节点内执行，并且使用Nvidia CUDA调用单一GPU。 在CUDA环境中，计算任务通过称为“内核”的函数来实现，这些函数由多个线程和块组成。每个块最多可容纳1024个线程，而一个完整的内核可以包含大约65,000个这样的块。我的算法设计旨在为每一个GPU创建填充结构，该填充结构基于启动的内核中的NTHREADS与NBLOCKS的数量来构建。 简而言之，通过这种并行计算的方式和遗传算法的应用，TSP_CUDA项目能够有效地利用现代硬件加速器（如CUDA GPU）的优势，以求解复杂的优化问题。