Личный кабинет
Подробное описание документа
Сахаров М. К.
Новый адаптивный метод мультимеметической глобальной оптимизации для слабосвязанных вычислительных систем / Сахаров М. К. - DOI 10.18698/0236-3933-2019-5-95-114 // Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана. Сер. Приборостроение. - 2019. - № 5. -
Скачать документ
Предложен новый параллельный адаптивный мультимеметический популяционный метод для эффективного решения задач глобальной оптимизации на слабосвязанных вычислительных системах. Рассмотрены существующие подходы к синтезу адаптивных популяционных алгоритмов и методы их распараллеливания; выделены особенности класса слабосвязанных параллельных вычислительных систем, которые необходимо учитывать при разработке алгоритмов для данных систем. Предложенный алгоритм основан на двухуровневой схеме адаптации. Верхний уровень является статическим и позволяет провести настройку свободных параметров базового алгоритма до начала оптимизации на основе информации о целевой функции, полученной методами ландшафтного анализа. Нижний уровень адаптации динамический и реализован за счет гибридизации базового алгоритма с алгоритмами локальной оптимизации (мемами). Предложена новая статическая схема балансировки загрузки для отображения алгоритма на параллельные вычислительные узлы слабосвязанных вычислительных систем. Предложенная схема балансировки учитывает как особенности алгоритма, так и архитектуру используемой вычислительной системы, что позволяет повысить эффективность решения задачи оптимизации по сравнению с традиционными схемами балансировки. Проведено подробное исследование эффективности предложенного алгоритма и его программной реализации с использованием многомерных тестовых функций различных классов
Статья опубликована в следующих изданиях
№ 5. - 2019.
