Akcelerace heuristických metod diskrétní optimalizace na GPU

Simple item page
but.committeedoc. Ing. Jiří Kunovský, CSc. (předseda) doc. Ing. Vladimír Janoušek, Ph.D. (místopředseda) Ing. Michal Bidlo, Ph.D. (člen) doc. Ing. Hana Kubátová, CSc. (člen) Ing. Petr Matoušek, Ph.D., M.A. (člen) doc. Ing. Ondřej Ryšavý, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se pak seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A. Otázky u obhajoby: Jaký vliv na kvalitu řešení má zavedený determinismus? Pokud se nám nalezené řešení nepostačuje, je možné získat jiné (např. změnou parametrů)? Jaký vliv má omezení velikosti podproblému na mikro úrovni na 96 měst na kvalitu celkového řešení? V jakém ohledu by se musela modifikovat architektura GPU (HW), aby bylo dosažené zrychlení výrazně větší? Pro jak velké problémy se již vyplatí řešit TSP pomocí ACO na GPU?cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programInformační technologiecs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorPospíchal, Petrcs
dc.contributor.authorPecháček, Václavcs
dc.contributor.refereeJaroš, Jiřícs
dc.date.accessioned2018-10-21T17:06:20Z
dc.date.available2013-06-21cs
dc.date.created2012cs
dc.description.abstractPráce se zabývá řešením diskrétních optimalizačních úloh. Zaměřuje se na zkrácení doby výpočtu s využitím heuristických metod a paralelismu. Teoretický základ tvoří kombinace algoritmů ant colony optimization (ACO) a lokálního prohledávání k-optimization. Platformu použitou při implementaci pak představuje technologie Nvidia CUDA umožňující efektivní provádění obecných výpočtů na moderních grafických čipech. Návrh využívá případové studie v podobě známého problému obchodního cestujícího (TSP). Řešení je založeno na rozdělení úlohy na podproblémy s pomocí techniky tour-based partitioning, paralelním zpracování jednotlivých částí a jejich opětovném spojení. Vytvořený paralelní kód dokáže provádět výpočet více než sedmnáctkrát rychleji než jeho sekvenční verze.cs
dc.description.abstractThesis deals with discrete optimization problems. It focusses on faster ways to find good solutions by means of heuristics and parallel processing. Based on ant colony optimization (ACO) algorithm coupled with k-optimization local search approach, it aims at massively parallel computing on graphics processors provided by Nvidia CUDA platform. Well-known travelling salesman problem (TSP) is used as a case study. Solution is based on dividing task into subproblems using tour-based partitioning, parallel processing of distinct parts and their consecutive recombination. Provided parallel code can perform computation more than seventeen times faster than the sequential version.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationPECHÁČEK, V. Akcelerace heuristických metod diskrétní optimalizace na GPU [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2012.cs
dc.identifier.other78639cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/53693
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologiícs
dc.rightsPřístup k plnému textu prostřednictvím internetu byl licenční smlouvou omezen na dobu 1 roku/letcs
dc.subjectakceleracecs
dc.subjectdiskrétní optimalizacecs
dc.subjectheuristikacs
dc.subjectant colony optimizationcs
dc.subjectACOcs
dc.subjectlokální prohledávánícs
dc.subjectk-optimizationcs
dc.subjectparalelní zpracovánícs
dc.subjectGPUcs
dc.subjectGPGPUcs
dc.subjectNvidia CUDAcs
dc.subjectproblém obchodního cestujícíhocs
dc.subjectTSPcs
dc.subjecttour-based partitioningcs
dc.subjectaccelerationen
dc.subjectdiscrete optimizationen
dc.subjectheuristicen
dc.subjectant colony optimizationen
dc.subjectACOen
dc.subjectlocal searchen
dc.subjectk-optimizationen
dc.subjectparallel processingen
dc.subjectGPUen
dc.subjectGPGPUen
dc.subjectNvidia CUDAen
dc.subjecttravelling salesman problemen
dc.subjectTSPen
dc.subjecttour-based partitioningen
dc.titleAkcelerace heuristických metod diskrétní optimalizace na GPUcs
dc.title.alternativeAcceleration of Discrete Optimization Heuristics Using GPUen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2012-06-21cs
dcterms.modified2020-05-09-23:42:41cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta informačních technologiícs
sync.item.dbid78639en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2021.11.23 00:09:39en
sync.item.modts2021.11.22 23:08:28en
thesis.disciplinePočítačové sítě a komunikacecs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačových systémůcs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
review_78639.html
Size:
1.46 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
review_78639.html
Download
Collections
2012