GPGPUを用いた並列アントコロニー最適化法による2次割当て問題の高速解法

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2013/03/01

タイトル(英語): Parallel ACO Algorithm on GPU for Fast Solution of QAPs

著者名: 筒井　茂義（阪南大学経営情報学部）

著者名(英語): Shigeyoshi Tsutsui (Dept. of Management Information, Hannan University)

キーワード: 進化計算，graphics grocessing units (GPUs)，general purpose computation on GPUs (GPGPU)，アントコロニー最適化法 (ACO)，タブーサーチ，2次割当て問題 (QAP)　　evolutionary computation，graphic grocessing units (GPUs)，general purpose computation on GPUs (GPGPU)，ant colony optimization (ACO)，ta

要約(英語): Recently, GPGPU (General Purpose computation on Graphics Processing Units) has become popular with great success, especially in scientific fields such as fluid dynamics, image processing, and visualization using particle methods. In this paper, we discuss how the GPGPU is used in implementations of parallel ant colony optimization (ACO) for fast solution of quadratic assignment problems (QAPs). As for the ACO, we use the cunning ant system (cAS) which is one of the most promising ACO algorithms.

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.133 No.3 （2013） 特集Ⅰ：電磁波の技術と科学および信号処理　特集Ⅱ：電子・情報・システム分野の最先端技術

本誌掲載ページ: 583-595 p

原稿種別: 解説／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/133/3/133_583/_article/-char/ja/