南方科技大学知识苑(SUSTech KC): GPU加速的演化算法求解多目标流水车间调度问题

题名	GPU加速的演化算法求解多目标流水车间调度问题
其他题名	GPU-accelerated evolutionary optimization of multi-objective flow shop scheduling problems
作者	姜涛1 ; 梁振宇 ; 程然 ; 金耀初 3
发表日期	2024
DOI	10.11772/j.issn.1001-9081.2024010028
发表期刊	计算机应用影响因子和分区
ISSN	1001-9081
卷号	44 期号:5页码:1364-1371
摘要	智能制造和环境可持续性研究中,多目标调度问题对于协调生产效率、成本管理与环境保护之间的平衡具有至关重要的意义,但现有基于CPU的调度解决方案在处理大规模生产任务时仍面临效率和时效性的限制,而GPU的并行计算能力可为优化大规模流水车间调度问题提供新的解决途径.针对多目标零等待流水车间调度问题(NWFSP),以同时最小化最大完成时间和总能耗(TEC)为优化目标,构建了混合整数线性规划模型(MILP)表征该调度问题,并提出一种基于GPU加速的张量化演化算法(Tensor-GPU-NSGA-Ⅱ)求解该问题.Tensor-GPU-NSGA-Ⅱ的主要创新在于对NWFSP关于最小化最大完成时间和TEC的计算过程的张量化处理,并提出了一种基于GPU的并行种群更新方法.实验结果表明,在500工件和20机器的问题规模下,Tensor-GPU-NSGA-Ⅱ在计算效率上相较于传统NSGA-Ⅱ算法取得了9 761.75的加速比;且随着种群规模的增加,它的加速性能有显著提升.
关键词	智能制造多目标优化流水车间调度 GPU加速张量化方法
相关链接	[万方记录]
语种	中文
学校署名	第一
来源库	WanFang
万方记录号	jsjyy202405006
引用统计
成果类型	期刊论文
条目标识符	http://sustech.caswiz.com/handle/2SGJ60CL/788213
专题	工学院_计算机科学与工程系南方科技大学
作者单位	1.南方科技大学计算机科学与工程系,广东深圳 518055;鹏城实验室,广东深圳 518055 2.南方科技大学计算机科学与工程系,广东深圳 518055 3.西湖大学,杭州 310012
第一作者单位	计算机科学与工程系
第一作者的第一单位	计算机科学与工程系
推荐引用方式 GB/T 7714	姜涛,梁振宇,程然,等. GPU加速的演化算法求解多目标流水车间调度问题[J]. 计算机应用,2024,44(5):1364-1371.
APA	姜涛,梁振宇,程然,&金耀初.(2024).GPU加速的演化算法求解多目标流水车间调度问题.计算机应用,44(5),1364-1371.
MLA	姜涛,et al."GPU加速的演化算法求解多目标流水车间调度问题".计算机应用 44.5(2024):1364-1371.