A parallel approach to solving satisfiability problems on graphics processing units using neural networks
Sinir ağları kullanarak grafik işleme üniteleri üzerinde gerçeklenebilirlik problemleri çözme için paralel bir yaklaşım
- Tez No: 433941
- Danışmanlar: PROF. DR. TAFLAN İMRE GÜNDEM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Grafik İşleme Üniteleri (GİÜ'ler) son zamanlarda genel amaçlı uygulamaların paralelleştirilmesi konusunda popüler olmuştur. GİÜ'ler çok sayıda güçlü işlemciden oluşup hazır paket olarak sunulmaktadır. Gerçeklenebilirlik Problemi (GP) bilinen en eski NP-karmaşıklık problemlerinden biridir. GP çözümünün otomatik teorem ispatı, devre tasarımı, yapay zeka ve yazılım doğrulama gibi çeşitli uygulama alanları vardır. GP'yi deneysel olarak çözen birçok algoritma olmasına karşın, bunların tüm GP örnekleri üzerinde etkili olduğuna inanılmamaktadır. Bu tezde, GP'yi çözmek için algoritma seçim mekanizması olarak yapay sinir ağlarını kullanan yeni bir GİÜ tabanlı paralel bir yaklaşım öneriyoruz. Bizim sistemimizde, nihai sonuca ulaşmak için yapılan deneyler üzerinde oluşturulan alt problemlerin, doğru algoritmalar (çözücüler) seçilerek çözülmesi ile 3 kata kadar hızlanmalar olduğunu gösteriyoruz.
Özet (Çeviri)
Graphics Processing Units (GPUs) have become popular for parallelization of general purpose applications recently. GPUs are composed of huge number of powerful processors in a readily available package. The Satisability Problem (SAT) is one of the earliest NP-complete problems. The solution to SAT has various application areas, including automated theorem proving, circuit design, artificial intelligence, and software verification. Although many algorithms exist to experimentally solve SAT, they are not believed to be efficient on all SAT instances. In this thesis, we propose a novel GPU based parallel approach using neural networks as the algorithm selection mechanism to solve the SAT. We demonstrate speedups of up to 3 times on benchmarks by choosing the correct algorithms (solvers) to solve sub problems to reach the final result in our system.
Benzer Tezler
- Ortak sunuculu bağımsız paralel makina çizelgeleme problemine sezgisel yaklaşım
Metaheuristic approach to unrelated parallel machine scheduling problem with a common server
GÜLÇİN BEKTUR
Doktora
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TUĞBA SARAÇ
- Lineer olmayan gemi dalgalarının ışın teorisi (ray theory) ile incelenmesi
A Ray theory approach to nonlinear ship waves at low froude numbers
NURHAN KAHYAOĞLU
- Sıra bağımlı hazırlık süresi bulunan ilişkisiz paralel makine çizelgeleme probleminin melez ateş böceği algoritması ile çözümü
Solving the unrelated parallel machine scheduling problem with sequence-dependent setup times using a hybrid firefly algorithm
BUĞRA DAVUT DAŞKIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KADİR BÜYÜKÖZKAN
- Atelye tipi üretim ortamında işlerin çizelgelenmesi için yapay sinirsel ağ yaklaşımı
An Artifical neural networks approach to job shop scheduling problem
ÜMİT ALİ ÖZKAZANÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiEndüstri İlişkileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. A. SERMET ANAGÜN
- A fuzzy linguistic approach for operator scheduling problem under uncertain operatin times
Belirsiz üretim sürelerine sahip işlerin çizelgelenmesine bulanık dilsel bir yaklaşım
KEREM ELİBAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. FARUK GEYİK