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基于神威·太湖之光的大规模优化问题并行演化算法

神威·太湖之光,大规模优化问题,合作协同,并行演化算法

大规模优化问题由于决策变量规模大使得解空间呈指数级增长，目标函数的评价也需要较大代价，给问题的求解带来困难。基于分治策略的合作协同演化算法能够将大规模优化问题分解为若干个小规模问题后由演化算法实现协同求解，给大规模优化问题研究提供了可行的思路。本文研究了基于国产超级计算机神威·太湖之光平台的演化算法并行化方法，根据国产CPU采用主从核的构造的方式，设计了核间并行MPI与核内并行OpenACC的方式。在两级并行计算模型的框架下，实现了合作协同量子行为粒子群优化算法。实验表明大规模优化问题在神威·太湖之光平台上的合作协同并行求解有较好的执行效率和结果，且具有较好的并行可扩展性。