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基于處理器的混合并行遺傳算法

大小:0.87 MB 人氣: 2017-11-27 需要積分:1

  傳統遺傳算法求解計算密集型任務時,適應度函數的執行時間增加相當快,致使當種群規模或者進化代數增大時,算法的收斂速度非常緩慢。基于此,設計了“粗粒度一主從式”混合式并行遺傳算法( HBPCA),并在目前TOP500上排名第一的超級計算機神威“太湖之光”平臺上實現。該算法模型采用兩級并行架構,結合了MPI和Athread兩種編程模型,與傳統在單核或者一級并行構架的多核集群上實現的遺傳算法相比,在申威眾核處理器上實現了二級并行,并得到了更好的性能和更高的加速比。實驗中,當從核數為16×64時,最大加速比達到544,從核加速比超過31。

基于處理器的混合并行遺傳算法

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