多尺度量子谐振子优化算法的并行性研究

黄焱; 王鹏; 程琨; 刘峰

doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2016179

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多尺度量子谐振子优化算法的并行性研究

学术论文 | 更新时间：2024-06-05

- 多尺度量子谐振子优化算法的并行性研究
- Parallelism of multi-scale quantum harmonic oscillator algorithm
- 通信学报 2016年37卷第9期页码：68-74
- 作者机构：
  
  1. 淮阴师范学院计算机科学与技术学院，江苏淮安 223300
  2. 西南民族大学计算机科学与技术学院，四川成都 610225
  3. 中国科学院成都计算机应用研究所，四川成都 610041
  4. 成都信息工程大学并行计算实验室，四川成都 610225
- 作者简介：
  
  [ "黄焱（1982-），男，江苏泗阳人，博士，淮阴师范学院讲师，主要研究方向为智能算法、最优化理论等。" ]
  [ "王鹏（1975-），男，四川乐山人，西南民族大学教授、博士生导师，主要研究方向为智能算法、高性能计算等。" ]
  [ "程琨（1987-），女，山东新泰人，中国科学院成都计算机应用研究所博士生，主要研究方向为智能算法。" ]
  [ "刘峰（1987-），男，河南郑州人，成都信息工程大学硕士生，主要研究方向为智能算法。" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(60702075);模式识别与智能信息处理四川省高校重点实验室开放基金资助项目(MSSB-2015-9)
- DOI：10.11959/j.issn.1000-436x.2016179
  中图分类号： TP393
- 网络出版日期：2016-09，
  
  纸质出版日期：2016-09-25
- 稿件说明：
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黄焱, 王鹏, 程琨, 等. 多尺度量子谐振子优化算法的并行性研究[J]. 通信学报, 2016,37(9):68-74.

Yan HUANG, Peng WANG, Kun CHENG, et al. Parallelism of multi-scale quantum harmonic oscillator algorithm[J]. Journal on communications, 2016, 37(9): 68-74.
黄焱, 王鹏, 程琨, 等. 多尺度量子谐振子优化算法的并行性研究[J]. 通信学报, 2016,37(9):68-74. DOI： 10.11959/j.issn.1000-436x.2016179.

Yan HUANG, Peng WANG, Kun CHENG, et al. Parallelism of multi-scale quantum harmonic oscillator algorithm[J]. Journal on communications, 2016, 37(9): 68-74. DOI： 10.11959/j.issn.1000-436x.2016179.

摘要

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。

Abstract

MQHOA was a novel intelligent algorithm constructed by quantum harmonic oscillator's wave function.Sampling was the basic operation and main computational burden of MQHOA.The independence of sampling operation constructs MAHOA’s parallelism.Parallel granularity was obtained by experiments of group parameter and sampling parameter

and MQHOA-P was proposed.Experiments were done in a cluster of ten nodes on six standard test functions.By changing node number

function dimension and sampling parameter

experiments of MQHOA-P’s speed-up ratio were done.The experimental results show the good performance of MQHOA-P’s speed-up ratio and expansibility.MQHOA-P can be deployed and run on multiple nodes in a large-scale cluster.

关键词

Keywords

references

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