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首页> 外文会议>2011 10th International Symposium on Parallel and Distributed Computing >Solving NP-Complete Problems on the CUDA Architecture Using Genetic Algorithms
【24h】

Solving NP-Complete Problems on the CUDA Architecture Using Genetic Algorithms

机译：使用遗传算法解决CUDA架构上的NP完全问题

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This paper focuses on solutions to two NP-Complete problems: k-SAT and the knapsack problem. We propose a new parallel genetic algorithm strategy on the CUDA architecture, and perform experiments to compare it with the sequential versions. We show how these problems can benefit from the GPU solutions, leading to significant improvements in speedup while keeping the quality of the solution. The best performance obtained in terms of speedup is 67 times. The solution presented in this paper suggests a general strategy for finding fast and robust solutions to complex problems.
机译：本文着重于解决两个NP完全问题：k-SAT和背包问题。我们在CUDA架构上提出了一种新的并行遗传算法策略，并进行了实验以将其与顺序版本进行比较。我们展示了这些问题如何从GPU解决方案中受益，从而在保持解决方案质量的同时，显着提高了速度。在加速方面获得的最佳性能是67倍。本文提出的解决方案提出了一种通用策略，可为复杂问题找到快速而可靠的解决方案。

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