抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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鳥類の社会学習プロセスと発見的粒子群最適化(PSO)探索アルゴリズムの開発をfishesinspired。GraphicsProcessingユニット(GPU)とCompute Unified Device Architecture(CUDA)プラットフォームの進歩は探索アルゴリズム開発におけるthecomputational時間を短縮するために重要な役割を果たす。CUDAアーキテクチャに基づくGPU上での標準粒子SwarmOptimization(SPSO)のための良好な実装,合体メモリアクセスを紹介した。アルゴリズムを有名なベンチマーク最適化機能をevaluatedonである。Theexperimentsは,NVIDIA GeForce GTX980GPU,及び3.20GHz Intelコアi54570CPUandの単一コアについて実施した試験の結果,GPUアルゴリズムは,対応するCPUalgorithmより46倍早く最大をrunsaboutことを実証した。,この提案したアルゴリズムは,最適化問題を解くための改善に必要な時間を用いることができる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】