基于图形处理器的并行遗传过程挖掘

摘要：

为提高遗传过程挖掘算法对大规模事件日志处理的性能,该文提出一种基于GPU的并行遗传过程挖掘算法.由于传统基于二进制的染色体编码不能表示因果矩阵中的AND-Split/AND-Join和OR-Split/OR-Join结构,提出一种新的染色体编码方案.该方案通过内容、标识、位置3个数组,有效地解决了GPU上因果矩阵的遗传表示问题.同时,设计并实现了高效的遗传交叉/变异算子和适应度并行计算方法.仿真实验表明,与当前CPU上的遗传过程挖掘算法相比,本文算法在求解精度和收敛速度方面都具有明显优势,并且在两个数据集上分别取得36.4倍和47.2倍的执行时间加速比.

关键词：遗传算法、图形处理器、Petri网、过程挖掘、工作流

所属期刊栏目：48

分类号：TP311.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金重点项目61332001;国家自然科学基金61772352,61472050;四川省科技计划2018ZDZX0010,2017GZDZX0003, 2018JY0182

在线出版日期：2019-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：918-924