Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "parallel algorithm" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-4 z 4
Tytuł:
The Unrelated Parallel Machines Scheduling Problem with Machine and Job Dependent Setup Times, Availability Constraints, Time Windows and Maintenance Times
Autorzy:
Agárdi, Anita
Nehéz, Károly
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2023961.pdf
Data publikacji:
2021-09
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
production scheduling
parallel machine
setup time
time windows
genetic algorithm
Opis:
Unrelated Parallel Machines Scheduling Problem (U-PMSP) is a category of discrete optimization problems in which various manufacturing jobs are assigned to identical parallel machines at particular times. In this paper, a specific production scheduling task the U-PMSP with Machine and Job Dependent Setup Times, Availability Constraint, Time Windows and Maintenance Times is introduced. Machines with different capacity limits and maintenance times are available to perform the tasks. After that our problem, the U-PMSP with Machine and Job Dependent Setup Times, Availability Constraints, Time Windows and Maintenance Times is detailed. After that, the applied optimization algorithm and their operators are introduced. The proposed algorithm is the genetic algorithm (GA), and proposed operators are the order crossover, partially matched crossover, cycle crossover and the 2-opt as a mutation operator. Then we prove the efficiency of our algorithm with test results. We also prove the efficiency of the algorithm on our own data set and benchmark data set. The authors conclude that this GA is effective for solving high complexity parallel machine problems.
Źródło:
Management and Production Engineering Review; 2021, 13, 3; 15-24
2080-8208
2082-1344
Pojawia się w:
Management and Production Engineering Review
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Identification of local elastic parameters in heterogeneous materials using a parallelized femu method
Autorzy:
Petureau, L.
Doumalin, P.
Bremand, F.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/265841.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
elastyczność
algorytm genetyczny
obliczenia równoległe
identification
elasticity
heterogeneous materials
genetic algorithm
parallel computation
Opis:
In this work, we explore the possibilities of the widespread Finite Element Model Updating method (FEMU) in order to identify the local elastic mechanical properties in heterogeneous materials. The objective function is defined as a quadratic error of the discrepancy between measured fields and simulated ones. We compare two different formulations of the function, one based on the displacement fields and one based on the strain fields. We use a genetic algorithm in order to minimize these functions. We prove that the strain functional associated with the genetic algorithm is the best combination. We then improve the implementation of the method by parallelizing the algorithm in order to reduce the computation cost. We validate the approach with simulated cases in 2D.
Źródło:
International Journal of Applied Mechanics and Engineering; 2019, 24, 4; 140-156
1734-4492
2353-9003
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mechanics and Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Schedule design for multiprocessor systems
Projektowanie harmonogramu dla systemów mikroprocesorowych
Autorzy:
Globa, L.
Lysenko, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/153590.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
harmonogram
programowanie równoległe
system wieloprocesorowy
algorytm genetyczny
schedule
parallel programming
multiprocessor system
genetic algorithm
Opis:
Efficiency of multiprocessor system usage is strongly dependent on methods of schedule design - the way of task distribution on each processor to decrease overall schedule time. This article is devoted to the part of this process - schedule design on example of software development for LTE and WIMAX base stations.
Wydajność użytkowania systemów mikroprocesorowych silnie zależy od metody zaprojektowania harmonogramu, tj. od sposobu rozdziału zadań na każdy procesor. Ma to wpływ na zmniejszenie całkowitego czasu wykonywania zadań. W artykule przedstawiono część tego procesu, tj. projektowanie harmonogramu na przykładzie opracowania oprogramowania dla stacji bazowych LTE oraz WIMAX. Wskazano cztery algorytmy możliwe do zastosowania przy wykorzystaniu algorytmów genetycznych. Podano wyniki badań symulacyjnych tych algorytmów, z których wynika, że uzyskuje się dobrą zbieżność przy ograniczonej liczbie generacji. Głównym zadaniem analizowanym w pracy jest skrócenie czasu opracowania oprogramowania za pomocą automatycznego opracowania harmonogramu, znajdowania błędów, uproszczenia debugowania, i wizualizacji za pomocą diagramu. Do rozwoju oprogramowania telekomunikacyjnego proponuje się oryginalną metodę możliwą do zastosowania w formie systemu wbudowanego (SOC). Platformą hardware'ową jest element SOC i kilka różnych jednostek przetwarzających. Algorytm cyfrowego przetwarzania sygnałów jest zdefiniowany przez listę zadań wraz z informacjami o zależnościach. Typ jednostki przetwarzającej i czas przetwarzania są zdefiniowane z góry dla każdego zadania.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 12, 12; 1554-1556
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Równoległa realizacja przykładowego algorytmu genetycznego z wykorzystaniem akceleratorów GPU
Autorzy:
Ratuszniak, P.
Stasiak, A.
Łańcucki, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/118416.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
algorytm genetyczny
programowanie równoległe
akceleracja obliczeń
akceleratory GPU
CUDA
problem komiwojażera
genetic algorithm
parallel programming
computing acceleration
GPU
travelling salesman problem
Opis:
W artykule zaprezentowano praktyczną implementację aplikacji rozwiązującej przykładowy algorytm genetyczny z wykorzystaniem akceleratorów GPU. W tym przypadku zdecydowano się na rozwiązanie za pomocą algorytmu genetycznego typowego problemu optymalizacyjnego, jakim jest problem komiwojażera. Dodatkowo w celu wykorzystania mocy karty graficznej w tworzonej aplikacji wykorzystano technologię programowania na karcie graficznej – technologię Nvidia CUDA.
The paper presents a practical implementation of a local desktop application that solves exemplary genetic algorithm with the use of GPU accelerators. In this case decided with the use of genetic algorithm to solve typical optimization problem which is travelling salesman problem. Additionally used Nvidia CUDA programming technology in order to use power of GPU in created application.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej; 2018, 13; 63-78
1897-7421
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-4 z 4

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies