GPGPUを用いた組合せ最適化問題計算の高速化
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概要
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近年,グラフィックカード(graphics processing unit, GPU)に汎用的な計算をさせるGPGPU(general-purpose computing on graphics processing units)という技術が注目されている.GPGPUの特徴はGPUのハードウェア構造を利用して並列性の高い計算を実現させることができる点である.これまでに筆者らはカオスニューロダイナミクスを用いる非対称巡回セールスマン問題の解法にGPGPUを適用することで計算時間の短縮が可能であることを確認した.本報告では,対象とする問題を2次割当問題として,同期更新型のカオスニューロダイナミクスを用いる解法をGPGPUに適用する為の改良について述べる.さらに,この改良による大域最適解と最小解との誤差の評価で性能が悪化しないことを確認し,また,計算時間の短縮を実現した.
- 2011-06-23
著者
-
安達 雅春
東京電機大学
-
橘 俊宏
東京電機大学大学院先端科学技術研究科電気電子システム工学専攻
-
橘 俊宏
東京電機大 大学院先端科学技術研究科
-
橘 俊宏
東京電機大学大学院 先端科学技術研究科
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安達 雅春
東京電機大学大学院 工学研究科 電気電子工学専攻
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