Flow Shop Scheduling on GPU

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F11%3A00181877" target="_blank" >RIV/68407700:21230/11:00181877 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Flow Shop Scheduling on GPU
Popis výsledku v původním jazyce
This paper presents a genetic algorithm, implemented on a GPU (Graphics Processing Unit), solving permutation flow shop scheduling problem. This approach is based on the homogeneous computing model in order to maximize the algorithm efficiency. The genetic algorithm is based on work presented by Pospichal et al. In our work, we suggest several improvements (e.g. another mechanism for individuals migration) allowing to apply this algorithm on a wider group of NP-hard combinatorial problems. Our experimental results show significant speedup with respect to the sequential algorithm version.
Název v anglickém jazyce
Flow Shop Scheduling on GPU
Popis výsledku anglicky
This paper presents a genetic algorithm, implemented on a GPU (Graphics Processing Unit), solving permutation flow shop scheduling problem. This approach is based on the homogeneous computing model in order to maximize the algorithm efficiency. The genetic algorithm is based on work presented by Pospichal et al. In our work, we suggest several improvements (e.g. another mechanism for individuals migration) allowing to apply this algorithm on a wider group of NP-hard combinatorial problems. Our experimental results show significant speedup with respect to the sequential algorithm version.

Projekt
<a href="/cs/project/GPP103%2F10%2FP401" target="_blank" >GPP103/10/P401: Optimalizační algoritmy pro rozvrhování projektů a výroby</a><br>
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění
2011
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Podobné výsledky(10)