A comparison of many-threaded differential evolution and genetic algorithms on CUDA

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F11%3A86084959" target="_blank" >RIV/61989100:27240/11:86084959 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/NaBIC.2011.6089641" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/NaBIC.2011.6089641</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/NaBIC.2011.6089641" target="_blank" >10.1109/NaBIC.2011.6089641</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

A comparison of many-threaded differential evolution and genetic algorithms on CUDA

Popis výsledku v původním jazyce

The recent time has seen the rise of consumer grade massively parallel environments. Powerful GPUs and multi-core processors became widely available and easy to use programming APIs such as nVidia CUDA, OpenCL, and DirectCompute simplify the developmentof applications that can utilize them. In this environment, the nature inspired meta-heuristics can be in suitable cases implemented in parallel without additional costs. Backed by the power of modern GPGPUs, the meta-heuristics can be deployed to solvepractical real world problems. In this paper, we compare differential evolution and genetic algorithms implemented on CUDA when solving the independent tasks scheduling problem.

Název v anglickém jazyce

A comparison of many-threaded differential evolution and genetic algorithms on CUDA

Popis výsledku anglicky

The recent time has seen the rise of consumer grade massively parallel environments. Powerful GPUs and multi-core processors became widely available and easy to use programming APIs such as nVidia CUDA, OpenCL, and DirectCompute simplify the developmentof applications that can utilize them. In this environment, the nature inspired meta-heuristics can be in suitable cases implemented in parallel without additional costs. Backed by the power of modern GPGPUs, the meta-heuristics can be deployed to solvepractical real world problems. In this paper, we compare differential evolution and genetic algorithms implemented on CUDA when solving the independent tasks scheduling problem.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/FR-TI1%2F420" target="_blank" >FR-TI1/420: *Integrovaný softwarový systém pro optimalizaci řízení technologických procesů a predikci kvality produkce velkých technologických celků využívající pokročilé matematické metody, modelování a umělou inteligenci</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2011

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of the 2011 Third World Congress on Nature and Biologically Inspired Computing

ISBN

978-1-4577-1122-0

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

509 - 514

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

Piscataway

Místo konání akce

Salamanca

Datum konání akce

19. 10. 2011

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—