检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：赵瑞祥华东师范大学

学位级别：硕士

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。为了提高算法效率,本文设计了一级并行遗传算法,并结合MPI编程模型在目前TOP500上排名第一的超级计算机... 详细信息

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。为了提高算法效率,本文设计了一级并行遗传算法,并结合MPI编程模型在目前TOP500上排名第一的超级计算机“神威·太湖之光”平台上实现。由于一级并行遗传算法未能充分利用超算平台核组内的从核资源。基于此,设计了“分岛—主从式”混合式并行遗传算法(Coarse/grained-Master/slave Hybrid Parallel Genetic Algorithm,CMPGA)。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。通过进一步研究申威众核处理器和并行遗传的特性,设计了“分岛—细粒度”混合式并行遗传算法(Coarse/grained-Fine/grained Hybrid Parallel Genetic Algorithm,CFPGA)。运用寄存器通信技术实现核组内从核的数据传输,该通信方式需要显式地管理每一个从核,虽然面临复杂度高、难调试、易于出现通信介质的使用异常等挑战,但其极高的通信效率可减少了算法执行时间。为了进一步提升算法性能,本文提出动态迁移策略。传统并行遗传算法根据固定代数执行迁移操作,本文考虑到某些种群多样性减少,即将收敛于最优解,无需引进其它种群个体的情况,简化了迁移操作,从而通过减少通信开销和计算量提升算法效率。基于此本文设计了基于动态迁移策略的混合并行遗传算法(Hybrid Parallel Genetic Algorithm with Dynamic Migration strategy,HBPGA-DM)。本文最后在2000个主核,2000*64个从核上实现以上四种算法,获得超过40的从核加速比和62%的并行效率。同时最大加速比超过500。

关键词：混合并行遗传算法 “神威·太湖之光” 众核 MPI Athread

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基于混合并行遗传算法和阈值限定法的基因调控网络构建

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吉林大学学报（工学版） 2017年第2期47卷 624-631页

作者：郑明卓慕瑰张树功周柚刘桂霞吉林大学数学学院长春130012 梧州学院信息与电子工程学院广西梧州543002 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

为了解决传统基因调控网络构建算法准确度不高的问题,提出了一种基于混合并行遗传算法和阈值限定法的新型基因调控网络构建算法。该算法分缩小解空间和参数拟合两部分,缩小解空间阶段先用奇异值分解法限定数学上可行的基因调控网络,减... 详细信息

为了解决传统基因调控网络构建算法准确度不高的问题,提出了一种基于混合并行遗传算法和阈值限定法的新型基因调控网络构建算法。该算法分缩小解空间和参数拟合两部分,缩小解空间阶段先用奇异值分解法限定数学上可行的基因调控网络,减少不必要计算,然后用阈值限定法将每个基因的控制基因限定到一定规模,提高计算效率的同时更合乎生物信息学规则。参数拟合部分先用并行遗传算法在整个解空间快速寻优,而后采用爬山法进行小范围细致求解,提高计算精度。实验部分将本文算法应用于人类复杂疾病的皮肤黑色素瘤和2型糖尿病基因调控网络的构建上。本文计算结果与真实网络作对比,验证了本文算法的有效性。同时将本文计算结果与传统遗传算法,粒子群算法进行比较,证明本文算法具有更高的执行效率。

关键词：人工智能混合并行遗传算法阈值限定法奇异值分解微分方程模型基因调控网络

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基于申威众核处理器的混合并行遗传算法

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计算机应用 2017年第9期37卷 2518-2523页

作者：赵瑞祥郑凯刘垚王肃刘艳沈焕学周谦豪华东师范大学计算机科学与软件工程学院上海200062 数学工程与先进计算国家重点实验室江苏无锡214215 华东师范大学经济与管理学部上海200062

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... 详细信息

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。

关键词：混合并行遗传算法神威"太湖之光" 众核 MPI Athread

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基于申威众核处理器的混合并行遗传算法

基于申威众核处理器的混合并行遗传算法

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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会议联合会议 (CRSSC-CWI-CGrC-3WD 2017)

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... 详细信息

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.

关键词：混合并行遗传算法并行架构编程模型处理器

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HPGA求解流量调和问题的性能评价

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油气储运 2019年第9期38卷 1072-1080页

作者：王丹宫敬康琦石国赟杨居衡中国石油大学(北京)机械与储运工程学院·油气管道输送安全国家工程实验室中国石油国际事业有限公司

针对深水天然气-凝析液生产系统的流量调和问题,采用主从式-粗粒度混合并行遗传算法(Hybrid Parallel Genetic Algorithm,HPGA)求解得到单井流量估计值,以弥补传统遗传算法(Simple Genetic Algorithm,SGA)计算耗时长的缺陷。HPGA基于多... 详细信息

针对深水天然气-凝析液生产系统的流量调和问题,采用主从式-粗粒度混合并行遗传算法(Hybrid Parallel Genetic Algorithm,HPGA)求解得到单井流量估计值,以弥补传统遗传算法(Simple Genetic Algorithm,SGA)计算耗时长的缺陷。HPGA基于多核PC集群的分布式储存,通过线程和进程两级并行实现;节点内部使用主从式并行模型(Master-slave Genetic Algorithm,MSGA),在多节点上应用粗粒度并行模型(Coarse-grained Parallel Genetic Algorithm,CGGA)。以某气田两井生产系统为例,通过对比HPGA、MSGA及SGA的计算时间和计算结果,研究HPGA在虚拟计量应用中的并行性能。结果表明:HPGA的并行效率和加速比占线性加速比的比例均在70%以上,计算时间显著缩短,且流量估计误差降低,满足工程运行离线分析的需求。同时,研究了加速比和并行效率随进程数和种群数的变化规律,以探讨并行开销的影响。

关键词：混合并行遗传算法并行性能多核集群系统天然气-凝析液生产系统数据调和

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多核集群系统下的混合并行遗传算法研究

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计算机科学 2011年第7期38卷 194-199页

作者：王竹荣巨涛马凡西安理工大学计算机科学与工程学院西安710048

为应对传统遗传算法在处理大规模组合优化问题面临的进化速度缓慢,难以达到实时要求的严峻挑战,提出了一种在多核PC集群系统上实现"粗粒度-主从式"混合并行遗传算法的模型:通过把"粗粒度-主从式"并行遗传算法映射... 详细信息

为应对传统遗传算法在处理大规模组合优化问题面临的进化速度缓慢,难以达到实时要求的严峻挑战,提出了一种在多核PC集群系统上实现"粗粒度-主从式"混合并行遗传算法的模型:通过把"粗粒度-主从式"并行遗传算法映射到多核PC集群上,结合消息传递和共享存储两种并行编程模型,在节点间使用消息传递模型(MPI),对应的遗传算法为粗粒度并行遗传算法,在节点内使用共享存储模型(OpenMP),对应的遗传算法为主从式并行遗传算法,用MPI和OpenMP混合编程的方式以进程和线程两级并行在多核集群上实现具体的混合并行遗传算法。理论分析和实验结果表明,提出的实现模型有较好的性能,可大大改进传统遗传算法的缺陷。为利用并行遗传算法在普通多核PC集群上处理大规模组合优化问题提出了一种有效、可行的解决方案。

关键词：混合并行遗传算法多核集群系统 OpenMP MPI

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基于Hadoop的遗传算法在TSP中的研究

基于Hadoop的遗传算法在TSP中的研究

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作者：曹立禄大连海事大学

学位级别：硕士

信息爆照时代,数据规模急剧增加,大数据分析计算平台应运而生。以遗传算法为代表的智能算法,具有并行运行的特点,在处理多条件、多约束及非线性等实际问题中所起的作用越来越明显。本文着重研究如何将遗传算法在大数据分析计算平台上进... 详细信息

信息爆照时代,数据规模急剧增加,大数据分析计算平台应运而生。以遗传算法为代表的智能算法,具有并行运行的特点,在处理多条件、多约束及非线性等实际问题中所起的作用越来越明显。本文着重研究如何将遗传算法在大数据分析计算平台上进行有效的运行,并在TSP(旅行商问题—Travelling Salesman Problem)问题中实例化文章提出的混合并行遗传算法(HPGA,Hybrid Parallel Genetic Algorithm)。本文主要研究工作和成果如下:(1)讨论遗传算法并行的可能性。由于遗传算法天生具有并行运行的属性。因此,如何提升其并行的效果是本文讨论的重点。学术界,已经有很多专家学者对遗传算法并行的可能性做了相关的研究。本文在前人研究的基础上,对研究成果进行充分的讨论,以确保优化遗传算法的并行特性。(2)建立基于Hadoop的混合并行遗传算法模型。基于遗传算法并行可行性的讨论研究,本文构建了基于Hadoop的混合并行遗传算法模型。将不同的并行遗传算法模型进行合理的整合,使其具有更好的伸缩性,提高混合并行遗传算法模型在面对实际问题求解过程中的适应能力。在提高求解效率的同时,又能很好保持遗传算法的优秀特性。(3)模型框架的实例化和方法研究。本文选取TSP旅行商问题实际背景,以混合并行遗传算法为基础,对提出的算法模型进行实例化验证,通过实验数据证明本文提出模型框架的可用性。

关键词： Hadoop 遗传算法混合并行遗传算法大数据 TSP问题

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基于遗传算法的金融高性能计算

基于遗传算法的金融高性能计算

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作者：戚婕中南大学

学位级别：硕士

迅猛发展的高性能计算的目前已经成为金融行业的核心竞争力。高性能计算系统的并行计算能力,能够有效提升高频现金流精细分析的效率,实现对海量数据的高速分析与实时处理。本文的主要目的在于对企业融投资现金流进行动态优化,提出了一... 详细信息

迅猛发展的高性能计算的目前已经成为金融行业的核心竞争力。高性能计算系统的并行计算能力,能够有效提升高频现金流精细分析的效率,实现对海量数据的高速分析与实时处理。本文的主要目的在于对企业融投资现金流进行动态优化,提出了一种结合N-gram分词模型的混合并行遗传算法(Hybrid Parallel Genetic Algorithm, HPGA),提供基于企业风险预测的高频现金流的实时优化方案。研究工作文章结构安排如下： 1.介绍国内外发展现状、主流方法与相关技术与业务发展背景知识； 2.运用N-gram语言模型提取企业报表文本特征,分析其文本可读性,利用SVM分类训练,找出企业报表可读性与企业营运状况的相关性,并运用事件分析法找出报表可读性变化与企业现金流风险的关系； 3.结合企业报表风险预测值,对企业资金与现金流优化问题进行统计推断建模,使其符合遗传算法优化框架要求,同时合理压缩遗传算法的搜索空间； 4.针对已有的并行遗传算法存在的问题,设计结合内存数据库的新型HPGA算法框架,并在高性能计算平台与内存计算平台实现HPGA算法,完成在高频现金流优化问题的应用,大幅提升了运算速度与求解效率。

关键词：高性能计算混合并行遗传算法 N-gram模型内存数据库高频现金流分析

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混合并行遗传算法在双DSP平台上的实现技术研究

混合并行遗传算法在双DSP平台上的实现技术研究

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作者：郑义南京航空航天大学

学位级别：硕士

本文主要论述了混合并行遗传算法的基本原理及其实现技术。遗传算法作为一种全局优化搜索算法，以其简单通用、适于并行处理以及应用范围广等显著特点而得到广泛应用。同时数字信号处理器所具有的系统构成灵活、可编程、适用面广的特点... 详细信息

本文主要论述了混合并行遗传算法的基本原理及其实现技术。遗传算法作为一种全局优化搜索算法，以其简单通用、适于并行处理以及应用范围广等显著特点而得到广泛应用。同时数字信号处理器所具有的系统构成灵活、可编程、适用面广的特点，使其在众多领域成为不可或缺的数字处理的计算引擎。本文研究了组合优化领域中的巡回旅行商问题，在此基础上首先通过设计实现混合并行遗传算法来解决该问题，其次对在双DSP处理器系统上实现算法进行了研究实践。课题设计通过使用DSP仿真平台进行功能验证，并对结果进行分析，得出结论。整体方案具有一定可行性。

关键词：遗传算法混合并行遗传算法双DSP并行系统巡回旅行商问题

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一种基于粗粒度—主从式的混合并行遗传算法

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微型电脑应用 2004年第9期20卷 16-18页

作者：于滨姚宝珍于艳弘大连理工大学土木学院水利信息研究所利优比大连机器有限公司资材系大连116600 三菱汽车大连有限公司大连116600

为了解决串行遗传算法的收敛速度和早熟问题 ,人们开始研究遗传算法的并行执行 ,并取得了很好的结果。本文提出了一种基于分布式集群环境的层次结构 (粗粒度—主从式 )的并行遗传算法—混合并行遗传算法。仿真表明 ,采用混合并行遗传算... 详细信息

为了解决串行遗传算法的收敛速度和早熟问题 ,人们开始研究遗传算法的并行执行 ,并取得了很好的结果。本文提出了一种基于分布式集群环境的层次结构 (粗粒度—主从式 )的并行遗传算法—混合并行遗传算法。仿真表明 ,采用混合并行遗传算法可以有效的提高优化的速度和解的精度。

关键词：收敛速度粗粒度-主从式混合并行遗传算法 GA

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