【摘 要】
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传统遗传算法求解计算密集型任务时,适应度函数的执行时间增加相当快,致使当种群规模或者进化代数增大时,算法的收敛速度非常缓慢.基于此,设计了"粗粒度-主从式"混合式并
【机 构】
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华东师范大学 计算机科学与软件工程学院,上海200062
【出 处】
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第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术
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传统遗传算法求解计算密集型任务时,适应度函数的执行时间增加相当快,致使当种群规模或者进化代数增大时,算法的收敛速度非常缓慢.基于此,设计了"粗粒度-主从式"混合式并行遗传算法(HBPGA),并在目前TOP500上排名第一的超级计算机神威"太湖之光"平台上实现.该算法模型采用两级并行架构,结合了MPI和Athread两种编程模型,与传统在单核或者一级并行构架的多核集群上实现的遗传算法相比,在申威众核处理器上实现了二级并行,并得到了更好的性能和更高的加速比.实验中,当从核数为16 ×64时,最大加速比达到544,从核加速比超过31.
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