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J-GLOBAL ID：202002219875346750   整理番号：20A2107733

GPUに基づくハイブリッドカエル跳躍アルゴリズムを改良した。【JST・京大機械翻訳】

Improved GPU-based Hybrid Frog Leaping Algorithm

著者 (2件)： Niu Baotong (甘粛農業大学信息科学技術学院,甘粛蘭州 730070) ,  Qian Yuhan (中国航天科技集団第九研究院,北京 100094)
資料名： Ruanjian  (Ruanjian)
巻： 41  号： 7  ページ： 152-158  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3604A  ISSN： 1003-6970  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： [目的]混合カエル跳躍アルゴリズムの解過程をCUDAスレッドに変換し、GPUに基づく並列混合カエル跳躍アルゴリズムを提案し、アルゴリズムの最適化過程を加速し、混合カエル跳躍アルゴリズムの演算速度を高め、それによって、集団知能最適化アルゴリズムの並行研究と応用を促進する。[方法]本論文では、CPU+GPUの異種形式を用いて計算を行い、そのうちGPUは大規模な密集型データに対して設計分析及び計算を行い、CPUに対して、トランザクション管理及び複雑な論理演算などのデータ並列計算に不適な計算モジュールを担当する。[結果]混合カエル跳躍アルゴリズムの解過程をCUDAスレッドに変換し、GPUに基づく並列混合カエル跳躍アルゴリズムを実現した。GPU上で実行速度を加速し,アルゴリズムの実行速度を上げるため,直列混合カエル跳躍アルゴリズムと同じ最適化性能を保証し,加速比を改善した。[結論](1)ISFLAアルゴリズムに対して、並列スケジューリングの形式で計算分析を展開し、バーチャルマシン間の負荷に対して良好なバランス作用を発揮し、負荷間のバランス度を減少し、全体の作業時間に対して良好な短縮作用を果たした。(2)ISFLAアルゴリズムにより生成された初期母集団はより良い品質を持ち、これはいくつかの表現が悪い個体を排除し、全体の収束速度を加速し、探索の繰り返しを行う時間の長さを減らすことができる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  最適化 ,  作業時間 ,  スケジューリング ,  最適化手法 ,  演算 ,  論理演算 ,  仮想機械システム ,  母集団 ,  跳躍現象 ,  スレッド
準シソーラス用語： 収束速度 ,  データ並列 ,  CUDA , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  計算理論  (JB02000A) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： GPU ,  カエル ,  跳躍 ,  アルゴリズム