基于均勻設(shè)計與powell算法的全局最優(yōu)化算法及并(編輯修改稿)
2025-04-08 17:50 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 d*(PopSize /size) +n%size。 } else { Begin_Row =myid*(PopSize /size)。 Row_Num = PopSize /size。 } End_Row=Begin_Row+Row_Num。 // /*然后將每個進(jìn)程計算結(jié)果傳給 root 進(jìn)程 0； root 取最優(yōu)值賦給result 變量 */ 主頁： MPI_Reduce(amp。min,amp。result,1,MPI_DOUBLE_PRECISION,MPI_MIN,0,mym)。 2． 3 (1) (2) 并行實現(xiàn)以后，各個計算過程中進(jìn)程之間不需要數(shù)據(jù)傳輸，所以并行效率比較高。這個結(jié)論在 基于均勻設(shè)計與 Powell 算法的全局最優(yōu)化算法及并行實現(xiàn) (2) 3 主頁： 3． 1 聯(lián)想深騰 6800 超級計算機系統(tǒng) 。 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)： COW 265 內(nèi)存總?cè)萘? TB，磁盤總?cè)萘?80 TB 高速連接網(wǎng)絡(luò) QsNet,點對點通信帶寬大于 300 MB，延遲時間小于 7 μ s 3． 2 (1)為測試該算法的尋找最優(yōu)值的能力，選擇兩個具有代表性的經(jīng)典全局最優(yōu)化函數(shù)作為測試的目標(biāo)函數(shù)。其特點是局部極值點非常多，因而全局最優(yōu)值很難準(zhǔn)確找到。最后將本文的計算結(jié)果與遺傳算 主頁： 從圖 2 中可以看到局部最優(yōu)值點非常多，所以布的點比較多。在實際工程計算中，一般應(yīng)該根據(jù)問題的復(fù)雜程度布盡量多的點 。從表2 可以看出，在上述 4 個進(jìn)程中有 2 個找到了全局最優(yōu)值點。最終 root進(jìn)程 0 選取結(jié)果為最優(yōu)值點： (0)；最優(yōu)值為： 1 (2) 從表 3 和 4 中可以看出，本文設(shè)計的算法分別在小數(shù)點后面 3 位和 4 位比遺傳算法精確，這顯然不是機器精度的問題，而主要歸功于Powell 算法具有很強的局部尋優(yōu)能力。遺傳算法是一種帶有隨機性的尋優(yōu)方法，有其很強的跳出局部陷阱的能力，但在局部尋優(yōu)方面卻不十分強。 Powell 算法在尋找全局最優(yōu)解方面不理想，針對這一點本文 主頁： 由并行加速比和并行效率可以
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