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多目标动态规划算法的并行化技术.docx

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多目标动态规划算法的并行化技术.docx

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文档介绍:该【多目标动态规划算法的并行化技术 】是由【科技星球】上传分享,文档一共【25】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【多目标动态规划算法的并行化技术 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。1/41多目标动态规划算法的并行化技术第一部分动态规划的并行化需求 2第二部分并行动态规划算法分类 3第三部分空间分解法 7第四部分时间分解法 10第五部分任务分解法 13第六部分性能优化策略 16第七部分并行计算平台 18第八部分前沿研究方向 223/41第一部分动态规划的并行化需求关键词关键要点主题名称:,导致计算量激增。,传统串行算法无法满足实时性要求。,将复杂问题分解为多个较小的子问题。主题名称:计算资源的可用性动态规划的并行化需求动态规划(DP)是一种自底向上、递归解决复杂问题的算法。其特点是:*子问题重叠:DP针对问题分解为子问题,这些子问题在求解过程中可能重复出现。*最优子结构:求解整个问题可以通过组合最优的子问题解进行。随着计算任务的不断复杂化,纯串行的DP算法已无法满足高性能计算的要求。并行化DP算法是解决这一问题的有效途径。DP算法并行化需求的原因::DP算法存在大量的子问题,这些子问题之间没有依赖关系,可以并行求解。例如,在背包问题中,计算不同物品组合的价值可以并行进行。:DP算法通常使用状态转移方程。这些状态可以分解成更小的子状态,并并行计算。例如,在最长公共子序列问题中,状态可以表示为子序列的字符对,可以并行计算这些子序列的长度。4/:DP算法存在大量的重复子问题。通过缓存已经计算过的子问题解,可以避免重复计算,提高算法效率。缓存的并行化可以进一步提升性能。:当输入数据量较大时,可以将数据划分为多个子集,并并行处理这些子集。例如,在图像处理中,可以将图像划分为块,并并行处理每个块。满足上述并行化需求,可以大大提高DP算法的执行效率,满足实际应用中对高性能计算的要求。第二部分并行动态规划算法分类关键词关键要点并行动态规划算法分类主题名称:,每个子问题可以在不同的处理器上并行计算。,以避免数据竞争和同步开销。,如网格搜索和图像处理。主题名称:时间并行算法并行动态规划算法分类多目标动态规划算法的并行化技术可以根据并行性类型进行分类,主要包括以下几类:。每个处理单元独立地处理其分配的数据子集,并计算其局部解。局部解随后组合起来形成全局解。数据并行化适用于数据相对独立、计算量大的动态规划问题。优点:*算法设计简单*易于实现*可扩展性好缺点:*通信开销较大,尤其是当数据子集相互依赖时*。每个处理单元独立地执行其分配的任务,并计算其局部结果。局部结果随后组合起来形成全局解。任务并行化适用于计算任务相对独立的动态规划问题。优点:*通信开销较小*易于负载均衡*适用于计算任务粒度较大的问题缺点:*算法设计复杂6/41*需要考虑任务之间的依赖关系*,并在不同的处理单元上执行这些阶段来实现并行性。处理单元以流水线的方式串联起来,每个处理单元负责执行一个阶段的计算。管道并行化适用于计算任务具有明显的时间依赖性的动态规划问题。优点:*隐藏计算延迟*提高吞吐量*可扩展性好缺点:*算法设计复杂*需要考虑阶段之间的依赖关系*,以实现更佳的并行性能。混合并行化可以根据动态规划问题的特性灵活地选择并行化类型,以最大限度地利用并行资源。优点:*综合了不同并行化技术的优点*适用于具有复杂计算模式的动态规划问题7/41*可扩展性和性能均较好缺点:*算法设计复杂*。每个处理单元负责计算一个特定子域的局部解,并与邻近处理单元交换信息。局部解随后组合起来形成全局解。基于域分解的并行化适用于具有空间或时间局部性的动态规划问题。优点:*适用于大规模动态规划问题*通信开销较小*负载均衡相对容易缺点:*需要考虑子域之间的依赖关系*,并使用博弈论中的概念和技术来实现并行性。处理单元之间可以进行协作或竞争以计算全局解。基于博弈论的并行化适用于具有策略空间或目标函数复杂性的动态规划问题。优点:8/41*适用于复杂动态规划问题*可以实现自适应并行性*鲁棒性较好缺点:*算法设计复杂*通信开销较大*,分别求解每个子空间中的最优解。,迭代地优化整体问题的目标值。、高维的多目标问题,可以有效减少计算复杂度。,采用不同的子空间划分策略,如笛卡尔分解、束分解、基于网格的分解。、收敛速度和存储开销。。(MPI)、共享内存、远程直接内存访问(RDMA)等技术实现子空间之间的通信。,避免死锁和竞争条件。。9/,选择合适的子空间求解器,如贪心算法、启发式算法、数值最优化算法。,探索并行子空间求解算法。。,减少通信开销和延迟。,避免不必要的同步障碍。,确保所有处理单元充分利用。,如利用神经网络预测子空间最优解。。。空间分解法空间分解法是一种并行化技术,它将多目标动态规划(MODP)问题分解为多个子问题,每个子问题解决不同状态空间的子集。这种方法利用了动态规划问题中空间局部性的特点,即:给定一个状态,只有少部分相邻状态会影响其转移方程计算。原理空间分解法将MODP问题的状态空间划分为多个不重叠的子空间,每个子空间对应一个特定的维数子集。例如,对于一个具有$n$个维度的MODP问题,可以将状态空间划分为$2^n$个子空间,每个子空间由一个维数子集定义。并行处理每个子空间可以由一个独立的处理器并行处理。处理器计算该子空间中所有状态的转移方程,并存储其最优值和回溯信息。9/41子空间协作不同子空间之间的协作至关重要,因为每个子空间的边界状态可能需要访问相邻子空间的信息。空间分解法通常采用以下两种策略来实现子空间协作::在子空间边界处创建边界面,用于存储相邻子空间所需的状态和最优值信息。:使用消息传递机制在子空间之间交换必要的信息。优点*高并行性:空间分解法允许高度并行处理,因为每个子空间可以独立计算。*负载均衡:通过将状态空间均匀地划分为子空间,可以实现负载均衡。*可伸缩性:空间分解法很容易扩展到更多处理器,只要划分状态空间的分辨率足够高。缺点*存储开销:空间分解法需要在每个子空间中存储最优值和回溯信息,这可能会导致较高的存储开销。*通信开销:子空间之间的协作需要通信开销,这可能会限制并行效率。*数据依赖性:边界状态需要访问相邻子空间的信息,这可能会限制并行化程度。11/41优化空间分解法的性能可以通过以下优化技术提高:*自适应分解:根据MODP问题的特征,动态调整子空间划分。*延迟计算:仅在需要时计算边界状态,以减少通信开销。*预处理:提前计算和存储边界状态的值,以加速处理。*并行回溯:使用并行技术加速回溯过程。应用空间分解法已成功应用于各种MODP问题,包括:*机器学****中的决策和规划*运筹学中的组合优化*资源分配和调度*计算生物学中的序列比对和建模*,每个子问题代表不同时间段的决策。,从而逐步推导整体问题的最优解。,如库存管理和动态规划。,并在分布式系统上并行计算。