科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
动态规划方法求解梯级泵站调度问题十分经典,但在计算上存在"维数灾难"问题,GPU并行计算技术能对重复性计算进行加速,提高算法计算性能。本文对梯级泵站调度问题进行动态规划方法分析,利用CUDA(统一计算设备架构)对调度算法进行改进,给出改进动态规划方法的算法实现,并比较不同计算规模下调度算法计算耗时。实验结果表明,基于CUDA改进动态规划方法实现的梯级泵站调度算法能够降低计算维度,在计算规模较大时,加速效果较好。
- 单位
动态规划方法求解梯级泵站调度问题十分经典,但在计算上存在"维数灾难"问题,GPU并行计算技术能对重复性计算进行加速,提高算法计算性能。本文对梯级泵站调度问题进行动态规划方法分析,利用CUDA(统一计算设备架构)对调度算法进行改进,给出改进动态规划方法的算法实现,并比较不同计算规模下调度算法计算耗时。实验结果表明,基于CUDA改进动态规划方法实现的梯级泵站调度算法能够降低计算维度,在计算规模较大时,加速效果较好。
