Memetiskt agentbaserat paradigm, som kombinerar evolutionära beräkningar och lokala söktekniker i en av lovande meta-heuristiker för att lösa stora och svåra diskreta problem som Low Autocorrellation Binary Sequence (LABS) eller optimal Golomb-reglerare (OGR). I tidningen som en uppföljning av den tidigare forskningen introduceras inom kort ett kort koncept för hybridagentbaserad evolutionär systemplattform, som sprider beräkningar bland CPU och GPU. Huvuddelen av dokumentet presenterar en effektiv parallell GPU genomförande av LABS lokala optimeringsstrategi. Som ett sätt att jämföra, snabb upp mellan GPU implementation och CPU sekventiella och parallella versioner visas. Detta utgör ett lovande steg mot att bygga hybridplattform som kombinerar evolutionär meta-heuristik med högeffektiv lokal optimering av valda diskreta problem. Memetiskt agentbaserat paradigm, som kombinerar evolutionära beräkningar och lokala söktekniker i en av lovande meta-heuristiker för att lösa stora och svåra diskreta problem som Low Autocorrellation Binary Sequence (LABS) eller optimal Golomb-reglerare (OGR). I tidningen som en uppföljning av den tidigare forskningen introduceras inom kort ett kort koncept för hybridagentbaserad evolutionär systemplattform, som sprider beräkningar bland CPU och GPU. Huvuddelen av dokumentet presenterar en effektiv parallell GPU genomförande av LABS lokala optimeringsstrategi. Som ett sätt att jämföra, snabb upp mellan GPU implementation och CPU sekventiella och parallella versioner visas. Detta utgör ett lovande steg mot att bygga hybridplattform som kombinerar evolutionär meta-heuristik med högeffektiv lokal optimering av valda diskreta problem.
Memetisk agent-baserat paradigm REF, som kombinerar evolutionära beräkningar och lokala söktekniker med hjälp av parallell GPU genomförande, är en av de lovande meta-heuristik för att lösa ett LABS-problem.