I detta dokument presenterar vi två nya parallella algoritmer för att lösa stora fall av schemaläggning av oberoende uppgifter problem. Först beskriver vi en parallell version av Min-min heuristic. För det andra presenterar vi GraphCell, en avancerad parallellcellig genetisk algoritm (CGA) för GPU. Två nya generiska rekombinationsoperatörer som utnyttjar GPU:s massiva parallellitet föreslås för GraphCell. En upphastighetsstudie visar den höga prestandan för den parallella Min-min algoritmen i GPU jämfört med flera CPU-versioner av algoritmen (både sekventiella och parallella med hjälp av flera trådar). GraphCell förbättrar state-of-the-art lösningar, särskilt för större problem, och det ger ett alternativ till vår GPU Min-min heuristic när mer exakta lösningar behövs, på bekostnad av en ökad körtid.
Melab m.fl. [12] REF presenterade GPU-implementationer på Min-Min heuristic och GraphCell, en avancerad parallellcellig genetisk algoritm, för att lösa stora fall av schemaläggning av oberoende uppgifter problem.
Solving very large instances of the scheduling of independent tasks problem on the GPU
{'venue': 'J. Parallel Distributed Comput.', 'journal': 'J. Parallel Distributed Comput.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}