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J-GLOBAL ID：201702286872331740   整理番号：17A1395383

GPUベースの共進化粒子群最適化【Powered by NICT】

GPU-based coevolutionary particle swarm optimization

著者 (4件)： Liang Zhao (Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Process (Ministry of Education), East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, P. R. China) ,  Yanxing Zhu (Ethylene Plant of Jilin Petrochemical Company, Ltd., PetroChina, Jilin 132021, P. R. China) ,  Jianyu Zhang (Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Process (Ministry of Education), East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, P. R. China) ,  Zhencheng Ye (Key Laboratory of Advanced Control and Optimization for Chemical Process (Ministry of Education), East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, P. R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCC  ページ： 9883-9887  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 共進化粒子群最適化(CPSO)アルゴリズムを広く実世界で調べ,適用した。大規模および複雑な実時間最適化問題に取り組む場合,CPSOアルゴリズムの実行時間は障壁である。本論文では,実時間要求を満たすためにグラフィック処理ユニット(GPU)は高速化を提供するために導入した。CPSOアルゴリズムをCUDAアーキテクチャを用いて同時にGPUに実装した。CPUとGPUベースCPSOアルゴリズムの性能と実行時間を詳細に比較した。実験結果,GPUベースの並列計算モードは明らかにCPSOアルゴリズムの実行時間を短縮することができることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  並列演算 ,  高速化 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： CUDA ,  GPU【プロセッサ】 ,  実時間 ,  実行時間 ,  *粒子群最適化 ,  *共進化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  電磁気学一般  (BD01020N) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (3件)： GPU ,  共進化 ,  粒子群最適化