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이전에 간단하게 만들어두었던 SGA의 Fitness Evaluation 동작만을 CUDA 에서 실행하는 코드 난 지금까지 이걸 올렸다고 생각하고 있었는데, 다시보니 그게 아니었다. 이건 뭐 XX도 아니고...;; (*) 일단 코드는 최적화는 전혀 되어 있지 않은 상태이며, 오히려 기본 GA보다도 Evaluation 성능이 떨어질 수 있다. 컴파일 환경은 쓰고싶은대로 아무거나 써도 이상이 없을 코드이며, 이전엔 Visual Studio 2008 에서 작업했었다. CUDA에 대해서 가장 기본적인 코드라고 생각해도 될 코드이기때문에 혹시라도 이런 종류의 알고리즘을 다뤄보고 싶으신분은 살펴보면 좋을 것 같다.

안녕하세요. 기본적인 SGA( Simple GA ) - David Edward Goldberg(1989) 소스에 f3deceptive function 을 적용시킨 것입니다. 기본 적인 SGA 에는 Elitism 이 적용되어 있지 않기 때문에 세대별로 꾸준한 성능 증가도 없고, 세대가 증가할수록 항상 좋은 결과가 나타나지는 않습니다. 그리고 위의 f3deceptive Problem 같은 어려운 문제들은 30비트 정도도 풀어내질 못합니다. 하지만! 중요한 것은 GA 알고리즘이 어떤방식으로 구성이 되는지에 대한 기초적인 문제와 Fitness Function 의 구성을 어떻게 하는지에 대한 가장 단순한 문제를 파악하기에는 SGA 만한것이 없습니다. 관심이 있으신분은 소스를 유심히 살펴보시면 되겠습니다. 다음 포..