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基于ＧＰＵ的约束网络模型和并行弧相容算法
资料介绍
弧相容算法是约束满足问题的基本压缩求解空间算法之一,很多优秀的高级算法都以高性能的弧相容算法作为核心.近年来,以GPU为计算工具加速并行计算被用来尝试解决许多问题.基于GPU和基本的并行算法,提出一种适合GPU运算的约束网络表示模型N-E,给出其生成算法BuildNE.结合细粒度的弧相容算法——AC4,基于N-E模型提出AC4的并行化算法AC4GPU与改进算法AC4GPU+,使弧相容算法得以扩展到GPU上执行.实验结果验证了该算法的可行性,与AC4算法的比较,其在一些规模较小的问题上取得了10%50%的加速,在一些规模较大的问题上则加速12个数量级.为今后进一步在GPU上以并行形式解决其他约束满足问题提供了一种核心算法方案.
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