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申请/专利权人：湖南科技大学
摘要：本发明公开了一种针对大规模优化问题的多层GPU并行粒子群算法，包括如下步骤：首先对整个种群进行初始化，将整个种群分为不同的子种群，每个子种群分配一定的个体和不同的更新策略，充分利用GPU设备的特性，合理使用共享内存，利用线程对个体进行高效并行更新，等待所有种群同步完成更新，实现对大规模优化问题求解；本发明设计了一种从种群到个体到维度的三层并行策略，并行粒度由粗到细，充分利用粒子群算法的特性，将粒子群算法和GPU并行计算框架实现了有机结合，和其他粒子群算法变体相比，本发明实现了更好的性能并且在算法效率上有巨大提升，本发明为解决大规模优化问题提供了一种基于GPU的高效易扩展的并行框架，在实验中展示了其优越性能。
主权项：1.一种针对大规模优化问题的多层GPU并行粒子群算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、在主机端和设备端进行初始化；步骤2、将种群划分成多个子种群并分配不同的更新策略；步骤3、子种群将粗粒度并行和细粒度并行相结合并利用GPU设备的共享内存对个体进行高效更新；步骤4、子种群之间进行信息交流并找出子种群中前三最优解；步骤5、重复步骤3、4，直到达到精度要求或者达到最大迭代次数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南科技大学 一种针对大规模优化问题的多层GPU并行粒子群算法
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