[发明专利]一种基于CPU+GPU异构计算的高维多目标支配方法在审
| 申请号： | 201810560114.X | 申请日： | 2018-06-03 |
| 公开（公告）号： | CN110554988A | 公开（公告）日： | 2019-12-10 |
| 发明（设计）人： | 李征;雒文启 | 申请（专利权）人： | 北京化工大学 |
| 主分类号： | G06F15/16 | 分类号： | G06F15/16;G06F9/38 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100029 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CPU+GPU异构计算的高维多目标支配方法，属于运筹优化、多目标优化以及高性能计算等领域。本方法设计基于任务划分的方式、数据所在的存储器类型、CPU与GPU交换的数据量三个方面考虑，以提高支配算法的计算效率及实用性。本方法包括最优解抉择、无界解处理、离基变量处理、归一化、消元五个核心部分。相对于串行高维多目标LWM支配方法，该方法解决了串行方法计算效率低的问题，同时提高了支配算法的计算效率及实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 计算效率 多目标 高维 算法 存储器类型 多目标优化 高性能计算 归一化 基变量 数据量 最优解 异构 优化 交换 | ||
【主权项】：
1.一种基于CPU+GPU异构计算的高维多目标支配方法，其特征在于：针对高维多目标优化问题，基于Pareto支配的算法随着目标数的增多，解集中绝大部分都会成为非支配解，进而导致选择压力的损失的问题。一种基于CPU+GPU异构计算的高维多目标支配方法可以解决选择压力问题和算法时间效率问题，对多目标规划具有重要作用；本异构计算支配方法包括最优解抉择、无界解处理、离基变量处理、归一化、消元五个核心部分：/n第一、最优解抉择：对线性规划问题进行最优解判断，将CPU端判断逻辑转换为GPU端并行计算策略；/n第二、无界解处理：求取线性规划问题无界解，将CPU端判断逻辑转换为GPU端并行计算策略，利用规约策略进行并行加速；/n第三、离基变量处理：利用规约策略获取离基变量对应的最小序号；/n第四、归一化：归一化离基变量所对应一行数据；/n第五、消元：进行高斯消元法，使得算法逼近最优解。/n
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