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”

Inertia weight strategies in particle swarm optimization

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F11%3A86097044" target="_blank" >RIV/61989100:27240/11:86097044 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=6089659" target="_blank" >http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=6089659</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

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

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Inertia weight strategies in particle swarm optimization

  • 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. (C) 2011 IEEE.

  • Název v anglickém jazyce

    Inertia weight strategies in particle swarm optimization

  • 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. (C) 2011 IEEE.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA102%2F09%2F1494" target="_blank" >GA102/09/1494: Nové metody přenosu dat založené na turbo kódech</a><br>

  • 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

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

  • ISBN

    978-1-4577-1123-7

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    509-514

  • Název nakladatele

    IEEE

  • Místo vydání

    New York

  • Místo konání akce

    Salamanca

  • Datum konání akce

    19. 10. 2011

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku