| 一种求解机组组合问题的内点半定规划GPU并行算法 |
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| 引用本文： | 张宁宇,高 山,赵 欣. 一种求解机组组合问题的内点半定规划GPU并行算法[J]. 电力自动化设备, 2013, 33(7) |
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| 作者姓名： | 张宁宇 高 山 赵 欣 |
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| 作者单位： | 东南大学电气工程学院,江苏南京,210096 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目，the National High Technology Research and Development Program of China(863 Program) |
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| 摘 要： | 针对内点法求解机组组合问题的半定规划(SDP)模型时大规模线性方程组计算时间太长的问题,提出一种基于图形处理器(GPU)的Krylov子空间并行算法.该算法采用预条件处理的拟最小残差法(QMR法),并以矩阵分块技术为基础,在CSR存储格式下使用GPU实现Incomplete Cholesky并行预处理矩阵的计算.通过对不同规模线性方程组的计算分析表明,与传统的Cholesky直接法相比,QMR并行算法具有速度和存储优势,可获得良好的并行加速比.10～100机6个系统的仿真结果也表明,该SDP并行内点法在减少计算时间的同时可求得近似最优解.
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| 关 键 词： | 机组组合 半定规划 GPU QMR 不完全Cholesky分解 并行算法 Krylov 线性规划 |
GPU parallel algorithm of interior point SDP for unit commitment |
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| ZHANG Ningyu,GAO Shan and ZHAO Xin. GPU parallel algorithm of interior point SDP for unit commitment[J]. Electric Power Automation Equipment, 2013, 33(7) |
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| Authors: | ZHANG Ningyu GAO Shan ZHAO Xin |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | unit commitment semidefinite programming GPU QMR Incomplete Cholesky decomposition parallel algorithms Krylov linear programming |
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