导语 组合优化问题广泛存在于物流调度、资源分配等现实场景中,然而现有方法始终面临通用性、性能和易用性之间的根本性权衡。近日,一项名为 cuGenOpt 的 GPU 加速通用元启发式框架研究为这一难题提供了全新解决方案。 核心发现 该研究提出了 cuGenOpt 框架,通过三个维度的创新同时解决通用性、性能和易用性问题: 引擎层面:采用"一个块演化一个解"的 CUDA 架构,支持排列、二进制、整数统一编码抽象,配备两级自适应算子选择机制和硬件感知资源管理 扩展性层面:提供用户自定义算子注册接口,领域专家可注入特定问题…
