非支配排序遗传算法(NSGA-II)在多目标优化领域有着广泛的应用,但在处理复杂问题时运行时间相当长.并行化是提高算法执行速度的有效途径.众核处理器的出现,为实现高度并行奠定了物质基础.基于国产超算"神威·太湖之光"的申威众核处理器平台设计了并行NSGA-II算法(PNSGA-II),实现了算法基于主核的一级并行和基于...
传统遗传算法求解计算密集型任务时,适应度函数的执行时间增加相当快,致使当种群规模或者进化代数增大时,算法的收敛速度非常缓慢.基于此,设计了"粗粒度-主从式"混合式并行遗传算法(HBPGA),并在目前TOP500上排名第一的超级计算机神威"太湖之光"平台上实现.该算法模型采用两级并行架构,结合了MPI和Athread两种编程模型,与...