多尺度量子谐振子优化算法的并行性研究

TP393; 多尺度量子谐振子优化算法(MQHOA, multi-scale quantum harmonic oscillator algorithm)是一种利用量子谐振子波函数构造的新的智能算法，采样运算是MQHOA算法的基本运算单元和主要运算量，采样运算的独立性赋予MQHOA算法内在并行性。通过对MQHOA算法群体参数和采样参数进行实验，确定算法的并行粒度并提出多尺度量子谐振子并行算法（MQHOA-P, multi-scale quantum harmonic oscillator parallel algorithm）。在由10个计算节点构成的集群上对6种标准测试函数进行实验，通过改变...

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Published in通信学报 Vol. 37; no. 9; pp. 68 - 74
Main Authors 黄焱, 王鹏, 程琨, 刘峰
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 淮阴师范学院计算机科学与技术学院,江苏 淮安,223300%西南民族大学计算机科学与技术学院,四川 成都,610225%中国科学院成都计算机应用研究所,四川 成都,610041%成都信息工程大学并行计算实验室,四川 成都,610225 2016
Subjects
algorithm parallelization
算法并行性
MQHOA
并行粒度
functional optimization
speedup
函数优化
parallel granularity
加速比
多尺度量子谐振子优化算法
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ISSN1000-436X
DOI10.11959/j.issn.1000-436x.2016179

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Summary:TP393; 多尺度量子谐振子优化算法(MQHOA, multi-scale quantum harmonic oscillator algorithm)是一种利用量子谐振子波函数构造的新的智能算法，采样运算是MQHOA算法的基本运算单元和主要运算量，采样运算的独立性赋予MQHOA算法内在并行性。通过对MQHOA算法群体参数和采样参数进行实验，确定算法的并行粒度并提出多尺度量子谐振子并行算法（MQHOA-P, multi-scale quantum harmonic oscillator parallel algorithm）。在由10个计算节点构成的集群上对6种标准测试函数进行实验，通过改变计算节点数、函数维数和采样参数测试MQHOA-P算法的加速比，实验结果表明，MQHOA-P算法具有良好的加速比和扩展性，可以在大规模集群中部署、运行。
ISSN:1000-436X
DOI:10.11959/j.issn.1000-436x.2016179