p-MEMPSODE

全局非规则模因优化。提出并分析了一种适用于共享内存多核系统的并行内存全局优化算法。该算法结合了粒子群优化和差分进化两种著名的、广泛应用的基于种群的随机算法,以及两种高效的、可并行的局部搜索过程。该算法的顺序版本首先作为MEMPSODE(MEMetic Particle Swarm Optimization and Differential Evolution)引入,并在CPC程序库中发布。我们利用基于OpenMP任务模型的动态多级方法,利用memetic全局优化算法固有的和高度不规则的并行性。在我们的例子中,任务对应于局部优化过程或简单的函数求值。在memetic算法的每一个迭代步骤都会并行化,而不会影响其搜索效率。对于同一个随机种子,无论是顺序执行还是并行执行,所提出的实现都会达到相同的解决方案。为了说明在共享内存多核服务器上实现的加速,已经进行了大量的实验评估。

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