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调度工作包中的并行进化算法以最小化软件项目管理的持续时间
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上传时间: 2021-03-09
详细说明：软件项目管理问题主要包括资源分配和工作包调度。 本文提出了一种基于进化算法在GPU上并行实现的基于搜索的软件项目管理方法。 我们重新设计了进化算法，以满足并行编程的目的。 我们的方法旨在使遗传算子并行化，包括：进化过程中的交叉，突变和评估，以实现更快的执行。 为了评估我们的方法，我们使用来自三个实际软件项目的数据进行了“概念验证”实证研究。 常规单目标进化算法的顺序版本和并行版本都可以实现。 顺序版本基于使用C ++的通用编程方法，而并行版本则基于使用CUDA的GPGPU编程方法。 结果表明，即使是相对便宜的图形卡（GeForce GTX 970）也可以显着加快优化过程。 我们认为，部署基于GPU的并行进化算法可能适合许多应用程序，以解决其他软件项目管理问题，因为软件项目通常具有复杂的相互关联的工作包和资源，并且通常以大规模问题为特征，因此应加快优化过程通过并行性。
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