| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
最適割当て問題の中で最も困難な問題の一つである2次割当て問題の高速解法にGPUを適用する方法の研究を進めている．2次割当て問題は，TSPと同様，組合せ最適化問題の解法におけるベンチマーク問題として用いられるとともに，病院の部署の最適配置問題や工場の最適立地計画問題など実問題への多くの応用があり，その高速解法は有用な意味を持つ．この解法においては，進化計算と局所探索とを組合せることが有効であることが知られている．今年度はACO（Ant Colony Optimization）に局所探索（2-opt，タブー探索）を組合せてGPUで高速に解く方法を研究した．ここでは特にGPUのマルチスレッド方式であるSIMT (Single Instruction, Multiple Thread) を考慮した方式を提案した．成果に関しては国際会議 CEC-2011 [1]，GECCO-2011 [2]で報告した．[1] S. Tsutsui, N. Fujimoto. Fast QAP Solving by ACO with 2-opt Local Search on a GPU. the IEEE Congress on Evolutionary Computation. IEEE, pp. 812-819, June 2011.[2] S. Tsutsui, N. Fujimoto. ACO with Tabu Search on a GPU for Solving QAPs using Move-Cost Adjusted Thread Assignment. the Genetic and Evolutionary Computation Conference. ACM, pp. 1547-1554, July 2011.
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