Vi undersöker prestandan hos en mycket parallell Partikel Swarm Optimization (PSO) algoritm som implementeras på GPU. För att uppnå denna höga grad av parallellism genomför vi en samverkande multivarm PSO-algoritm på GPU som bygger på användning av många svärmar snarare än bara en. Vi väljer att tillämpa vår PSO-algoritm mot en verklig applikation: problemet med att matcha uppgifter i en heterogen distribuerad datormiljö. På grund av potentialen för stora problemstorlekar med hög dimension, det uppgiftsmatchande problemet visar sig vara mycket grundlig i att testa GPUs kapacitet för att hantera PSO. Våra resultat visar att GPU erbjuder en hög prestanda och uppnår maximalt 37 gånger snabbare än ett sekventiellt genomförande när problemstorleken när det gäller uppgifter är stor och många svärmar används.
Solomon m.fl. REF överförde en metaheuristisk algoritm kallad partikelsvamoptimering (PSO) till GPU, och tillämpade den på det oberoende problemet med uppgiftsmappning.
Collaborative multi-swarm PSO for task matching using graphics processing units
{'venue': "GECCO '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}