遺伝的アルゴリズムの並列化とgoroutineによる実装 - Fire Engine

先日、「遺伝的アルゴリズムをGoで実装してみた」という記事を書きました。 この内容で2019年7月13日（土）に開催されるGo Conference'19 in Fukuokaに登壇させていただくことになったので、開発中のeagoというパッケージをもっと作り込んで行きたいと思います。 今回は、遺伝的アルゴリズム（以下、GA）の計算処理をgoroutineでサクッと並列化した話です。 概要 GAは複数の個体を用いた多点探索のアルゴリズムであるため、本質的に並列化と親和性が高い手法であると言えます。実用的な観点からも短い計算時間で良好な解を得ることが望まれているため、これまでに数多くの並列化手法が提案されています。 今回はGo言語の強みの一つであるgoroutineを使ってGAの処理の一部を並列化してみます。また、擬似問題に対してベンチマークを取り、実装した並列処理が全体の計算時間短縮に有効で

[tumo300-500]

`島モデルは並列化手法であるという側面のほかに、個体の多様性を維持するための手法としての側面も併せもちます` おもしろ〜