Jaya optimization algorithm with GPU acceleration

Empreu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem http://hdl.handle.net/10045/91221
Información del item - Informació de l'item - Item information
Títol: Jaya optimization algorithm with GPU acceleration
Autors: Jimeno-Morenilla, Antonio | Sanchez-Romero, Jose-Luis | Migallón Gomis, Héctor | Mora, Higinio
Grups d'investigació o GITE: UniCAD: Grupo de investigación en CAD/CAM/CAE de la Universidad de Alicante | Informática Industrial y Redes de Computadores
Centre, Departament o Servei: Universidad de Alicante. Departamento de Tecnología Informática y Computación
Paraules clau: Jaya | Optimization | Parallelism | GPU | CUDA
Àrees de coneixement: Arquitectura y Tecnología de Computadores
Data de publicació: de març-2019
Editor: Springer US
Citació bibliogràfica: The Journal of Supercomputing. 2019, 75(3): 1094-1106. doi:10.1007/s11227-018-2316-7
Resum: Optimization methods allow looking for an optimal value given a specific function within a constrained or unconstrained domain. These methods are useful for a wide range of scientific and engineering applications. Recently, a new optimization method called Jaya has generated growing interest because of its simplicity and efficiency. In this paper, we present the Jaya GPU-based parallel algorithms we developed and analyze both parallel performance and optimization performance using a well-known benchmark of unconstrained functions. Results indicate that parallel Jaya implementation achieves significant speed-up for all benchmark functions, obtaining speed-ups of up to 190×, without affecting optimization performance.
Patrocinadors: This research was supported by the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness under Grant TIN2015-66972-C5-4-R, co-financed by FEDER funds (MINECO/FEDER/UE).
URI: http://hdl.handle.net/10045/91221
ISSN: 0920-8542 (Print) | 1573-0484 (Online)
DOI: 10.1007/s11227-018-2316-7
Idioma: eng
Tipus: info:eu-repo/semantics/article
Drets: © Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2018
Revisió científica: si
Versió de l'editor: https://doi.org/10.1007/s11227-018-2316-7
Apareix a la col·lecció: INV - AIA - Artículos de Revistas
INV - UNICAD - Artículos de Revistas
INV - I2RC - Artículos de Revistas

Arxius per aquest ítem:
Arxius per aquest ítem:
Arxiu Descripció Tamany Format  
Thumbnail2019_Jimeno-Morenilla_etal_JSupercomput_final.pdfVersión final (acceso restringido)428,28 kBAdobe PDFObrir     Sol·licitar una còpia


Tots els documents dipositats a RUA estan protegits per drets d'autors. Alguns drets reservats.