論文の概要: Implementation of Parallel Simplified Swarm Optimization in CUDA
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.01470v1
- Date: Fri, 1 Oct 2021 00:15:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-07 08:01:42.790942
- Title: Implementation of Parallel Simplified Swarm Optimization in CUDA
- Title（参考訳）: CUDAにおける並列簡易Swarm最適化の実装
- Authors: Wei-Chang Yeh, Zhenyao Liu, Shi-Yi Tan, Shang-Ke Huang
- Abstract要約: 最適化コンピューティングでは、インテリジェントなSwarmアルゴリズム(SIAs)が並列化に適している。
本稿では,計算能力と汎用性を考慮したGPUに基づくSimplified Swarm Algorithm Optimization (PSSO)を提案する。
結果から,Nの次数による時間複雑性の低減が達成され,資源プリエンプションの問題は完全に回避された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.322689362836168
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: As the acquisition cost of the graphics processing unit (GPU) has decreased,
personal computers (PC) can handle optimization problems nowadays. In
optimization computing, intelligent swarm algorithms (SIAs) method is suitable
for parallelization. However, a GPU-based Simplified Swarm Optimization
Algorithm has never been proposed. Accordingly, this paper proposed Parallel
Simplified Swarm Optimization (PSSO) based on the CUDA platform considering
computational ability and versatility. In PSSO, the theoretical value of time
complexity of fitness function is O (tNm). There are t iterations and N fitness
functions, each of which required pair comparisons m times. pBests and gBest
have the resource preemption when updating in previous studies. As the
experiment results showed, the time complexity has successfully reduced by an
order of magnitude of N, and the problem of resource preemption was avoided
entirely.
- Abstract（参考訳）: グラフィックス処理ユニット(GPU)の取得コストが減少するにつれて、パーソナルコンピュータ(PC)が最適化問題に対処できるようになった。
最適化コンピューティングでは、インテリジェントなSwarmアルゴリズム(SIAs)が並列化に適している。
しかし、GPUベースのSimplified Swarm Optimization Algorithmは提案されていない。
そこで本稿では,計算能力と汎用性を考慮したCUDAプラットフォームに基づくParallel Simplified Swarm Optimization (PSSO)を提案する。
PSSO では、フィットネス関数の時間複雑性の理論値は O (tNm) である。
t 反復と N 適合関数があり、それぞれが m 倍のペア比較を必要とする。
pBestsとgBestsは、以前の研究で更新する際に、リソースプリエンプションを持つ。
実験結果が示すように、時間複雑性はマグニチュードNの順に減少し、資源プリエンプションの問題は完全に回避された。
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