CUDA平台下现代优化算法并行化研究

【摘要】现代优化算法是在20世纪80年代兴起的新型的全局优化算法，主要目的是解决NP-hard问题。随着实际问题的多元化和离散化，大量的组合优化问题，尤其是NP-hard问题，其求解时间随问题规模的增大呈现指数增长。现代优化算法是建立在客观存在的自然现象基础上，通过仿效生物进化或生物群体智能的方式，实现对实际复杂问题的优化求解。NVIDIACUDA技术的到来，使GPU通用运算的应用领域得到了全面扩充，吸引了很多研究者的兴趣。CUDA通过利用GPU的计算能力使计算性能大幅度增加。CUDA平台的提出，为开发人员充分利用GPU强大的计算能力提供了更有利的条件，并极大的简化了GPU的编程。采用CUDA技术，数据并行算法可以在通用计算平台实现，以解决许多重要的非图形应用问题。引力场优化算法是一种简单且非常有效的启发式搜索算法。该算法同遗传算法和模拟退火算法相比，在多峰函数优化问题上具有明显的优势。但对全局最优值有较高精度要求时，引力场优化算法需要很多的初始尘埃点参与运算，导致算法执行效率较低。本文通过对引力场优化算法和CUDA平台的研究，利用GPU强大的计算能力和CUDA并行计算架构，提出了一种基于CUDA的并行引力场优化算法（PGFA）。并行引力场优化算法将尘埃点均匀分布在多个岛屿上，并将每个岛屿上的尘埃点移动进化的过程实现了并行化。针对单峰函数和多峰函数对算法进行了比较测试。实验结果表明，本文提出的并行引力场优化算法不仅能够得到良好的加速比，而且在精度上也高于引力场优化算法。万有引力搜索算法是一种有效的启发式搜索算法，该算法基于万有引力定律和质量之间的相互作用。该算法同遗传算法和粒子群算法相比，在函数优化问题上具有明显的优势。万有引力搜索算法是基于小样本的随机搜索算法，这就导致其在搜索最优解过程中存在易陷入局部最优解和早熟收敛等缺点。本文提出了一种基于三层岛屿模型的万有引力搜索算法（PGSA），并在CUDA平台上实现并行化。并行万有引力搜索算法首先将大量随机样本均匀分布在第一层岛屿上，各自训练一定代数后，得到的局部最优解向量作为下一层岛屿中的一个样本。在第二层岛屿中训练一定代数后，同样将得到的最优解向量作为最后训练的样本，再一次进行训练并得到最终的全局最优解。在本文中，采用单峰函数和多峰函数对算法进行了比较测试。实验结果表明，PGSA不仅能够得到良好的加速比，而且不易陷入局部最优解。未来的工作：在引力场优化算法中，分解算子设计的好坏会直接影响算法的执行效率和结果，因此需要进一步研究设计新的分解算子，与并行引力场优化算法能够良好的结合，从而提高PGFA的搜索效率。PGFA和PGSA在基准测试函数中获得了较好的加速效果以及收敛速度，因此今后可考虑将两种算法应用到现实问题当中。
【作者】戎光；
【导师】刘桂霞；
【作者基本信息】吉林大学，计算机应用技术，2014，硕士
【关键词】现代优化算法；引力场优化算法；万有引力搜索算法；CUDA；

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