]> AND Private Git Repository - book_gpu.git/blobdiff - BookGPU/Chapters/chapter10/ch10.tex
Logo AND Algorithmique Numérique Distribuée

Private GIT Repository
new
[book_gpu.git] / BookGPU / Chapters / chapter10 / ch10.tex
index 17b3b4fa6811528050654084520e63ddb6767d3c..c481bc415d9ccf0ba871159ab67c8b79298153c5 100644 (file)
@@ -3,7 +3,7 @@
 %\chapterauthor{Bastien Chopard}{Department of Computer Science, University of Geneva}
 
 %\chapter{Linear programming on a GPU: a study case based on the simplex method and the branch-cut-and bound algorithm}
 %\chapterauthor{Bastien Chopard}{Department of Computer Science, University of Geneva}
 
 %\chapter{Linear programming on a GPU: a study case based on the simplex method and the branch-cut-and bound algorithm}
-\chapter{Linear Programming on a GPU: A~Case~Study} 
+\chapter{Linear programming on a GPU: a~case~study} 
 \section{Introduction}
 \label{chXXX:sec:intro}
 The simplex method~\cite{VCLP} is a well-known optimization algorithm for solving linear programming (LP) models in the field of operations research. It is part of software often employed by businesses for finding solutions to problems such as airline scheduling problems. The original standard simplex method was proposed by Dantzig in 1947. A more efficient method, named the revised simplex, was later developed. Nowadays its sequential implementation can be found in almost all commercial LP solvers. But the always increasing complexity and size of LP problems from the industry, drives the demand for more computational power.
 \section{Introduction}
 \label{chXXX:sec:intro}
 The simplex method~\cite{VCLP} is a well-known optimization algorithm for solving linear programming (LP) models in the field of operations research. It is part of software often employed by businesses for finding solutions to problems such as airline scheduling problems. The original standard simplex method was proposed by Dantzig in 1947. A more efficient method, named the revised simplex, was later developed. Nowadays its sequential implementation can be found in almost all commercial LP solvers. But the always increasing complexity and size of LP problems from the industry, drives the demand for more computational power.