【摘 要】
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【目的】将混合蛙跳算法的求解过程转化为CUDA线程,提出并研究基于GPU的并行混合蛙跳算法,加快算法寻优过程,提高混合蛙跳算法的运算速度,以此促进群体智能优化算法的并行研
【机 构】
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甘肃农业大学信息科学技术学院,中国航天科技集团第九研究院
【基金项目】
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甘肃农业大学学科建设专项项目(GAU-XKJS-2018-251)
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【目的】将混合蛙跳算法的求解过程转化为CUDA线程,提出并研究基于GPU的并行混合蛙跳算法,加快算法寻优过程,提高混合蛙跳算法的运算速度,以此促进群体智能优化算法的并行研究及应用。【方法】本文采用了CPU+GPU异构形式进行计算,其中GPU负责对大规模的密集型数据进行设计分析以及计算,而对于CPU来讲,负责开展事务管理以及复杂逻辑运算等不适合数据并行的计算模块。【结果】将混合蛙跳算法的求解过程转化为CUDA线程,实现基于GPU的并行混合蛙跳算法。在GPU上加速执行以提高算法运行速度,在保证与串行混合蛙跳算
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