GPU Accelerated NEH Algorithm

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F14%3A86092779" target="_blank" >RIV/61989100:27240/14:86092779 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=7007169" target="_blank" >http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=7007169</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/CIPLS.2014.7007169" target="_blank" >10.1109/CIPLS.2014.7007169</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

GPU Accelerated NEH Algorithm

Popis výsledku v původním jazyce

This research aims to develop a CUDA accelerated NEH algorithm for the permutative flowshop scheduling problem with makespan criterion. NEH has been shown in the literature as the best constructive heuristic for this particular problem. The CUDA based NEH aims to speed up the processing time by utilising the GPU cores for parallel evaluation. In order to show the versatility and scalability of the CUDA based NEH, four new higher dimensional Taillard sets are generated. The experiments are conducted on the CPU and GPU and pairwise compared. Percentage relative difference and paired t-test both confirm that the GPU based NEH significantly improves on the execution time compared to the sequential CPU version for all the high dimensional problem instances.

Název v anglickém jazyce

GPU Accelerated NEH Algorithm

Popis výsledku anglicky

This research aims to develop a CUDA accelerated NEH algorithm for the permutative flowshop scheduling problem with makespan criterion. NEH has been shown in the literature as the best constructive heuristic for this particular problem. The CUDA based NEH aims to speed up the processing time by utilising the GPU cores for parallel evaluation. In order to show the versatility and scalability of the CUDA based NEH, four new higher dimensional Taillard sets are generated. The experiments are conducted on the CPU and GPU and pairwise compared. Percentage relative difference and paired t-test both confirm that the GPU based NEH significantly improves on the execution time compared to the sequential CPU version for all the high dimensional problem instances.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GA13-08195S" target="_blank" >GA13-08195S: Vysoce škálovatelné paralelní a distribuované metody zpracování vědeckých dat</a><br>

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2014

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

IEEE SSCI 2014 - 2014 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence - CIPLS 2014: 2014 IEEE Symposium on Computational Intelligence in Production and Logistics Systems, Proceedings

ISBN

978-1-4799-4501-6

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

114-119

Název nakladatele

Institute of Electrical and Electronics Engineers

Místo vydání

New York

Místo konání akce

Orlando

Datum konání akce

9. 12. 2014

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—