Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Many-threaded implementation of differential evolution for the CUDA platform

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F11%3A86085023" target="_blank" >RIV/61989100:27240/11:86085023 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1145/2001576.2001791" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1145/2001576.2001791</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1145/2001576.2001791" target="_blank" >10.1145/2001576.2001791</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Many-threaded implementation of differential evolution for the CUDA platform

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Differential evolution is an efficient populational meta -- heuristic optimization algorithm successful in solving difficult real world problems. Due to the simplicity of its operations and data structures, it is suitable for a parallel implementation onmulticore systems and on the GPU. In this paper, we design a simple yet highly parallel implementation of the differential evolution using the CUDA architecture. We demonstrate the speedup obtained by the proposed parallelization of the differential evolution on an NP hard combinatorial optimization problem and on a benchmark function of many variables.

  • Název v anglickém jazyce

    Many-threaded implementation of differential evolution for the CUDA platform

  • Popis výsledku anglicky

    Differential evolution is an efficient populational meta -- heuristic optimization algorithm successful in solving difficult real world problems. Due to the simplicity of its operations and data structures, it is suitable for a parallel implementation onmulticore systems and on the GPU. In this paper, we design a simple yet highly parallel implementation of the differential evolution using the CUDA architecture. We demonstrate the speedup obtained by the proposed parallelization of the differential evolution on an NP hard combinatorial optimization problem and on a benchmark function of many variables.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

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

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2011

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO'11

  • ISBN

    978-1-4503-0557-0

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    1595-1602

  • Název nakladatele

    ACM

  • Místo vydání

    New York

  • Místo konání akce

    Dublin

  • Datum konání akce

    12. 7. 2012

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku