Resumen

La computación de la inversa base es la etapa que más consume tiempo en los algoritmos simplex. Esta inversa no tiene porqué calcularse a partir de cero en cualquier iteración, aunque la actualización de esquemas puede aplicarse para acelerar este proceso. En este trabajo se llevó a cabo una comparación computacional en la cual se calculó la inversa base con cinco esquemas distintos. Así, se propuso una implementación paralela de dos esquemas de actualización sobre un sistema CPU-GPU empleando un ambiente MatLab y CUDA. Finalmente, se presenta un estudio computacional sobre programas lineales densos totales generados para establecer el valor práctico de la implementación fundamentada en GPU.

• Materias:Arquitectura de computadores Administración de empresas Administración Investigación operacional
• Subjects:Computer architecture Business enterprises Management Operations research
• Palabras claves:Ciencias de la administración, Programación lineal, Método simplex, Inversa base, Unidad de procesamiento de gráficos, GPU, MatLab, Arquitectura unificada de dispositivos de cómputo, CUDA, CPU, Esquema de actualización, Sistema CPU-GPU
• Keywords:Administration sciences, Linear programming, Simplex method, Base reverse, Graphics processing unit, GPU, MatLab, Unified architecture of computing devices, CUDA, CPU, Update scheme, CPU-GPU system