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粗粒度并行自適應(yīng)混合粒子群算法及其在梯級水庫群優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用

發(fā)布時間:2019-08-08 06:12
【摘要】:為了充分利用現(xiàn)今普及的多核配置計算機(jī),提高大規(guī)模梯級水庫群優(yōu)化調(diào)度問題的求解效率,提出了梯級水庫群優(yōu)化調(diào)度的粗粒度并行自適應(yīng)混合粒子群算法。該方法以自適應(yīng)混合粒子群算法為求解基礎(chǔ),采用粗粒度并行設(shè)計模式,利用Fork/Join多核并行框架的分治策略,將其初始種群遞歸劃分為多個子種群,平均分配到不同的內(nèi)核邏輯線程中實現(xiàn)并行計算,并在各子種群優(yōu)化結(jié)束后,合并優(yōu)化結(jié)果集從而輸出全局最優(yōu)解。以瀾滄江下游梯級水庫群發(fā)電優(yōu)化調(diào)度為例,利用該方法進(jìn)行計算。結(jié)果表明,該方法能充分發(fā)揮多核配置的計算性能,在4核環(huán)境下最大加速比達(dá)到3.97,縮短計算耗時1 787.2 s,計算效率顯著提高,為我國不斷擴(kuò)張的大規(guī)模梯級水庫群優(yōu)化調(diào)度提供了一種切實可行的高效求解途徑。
【圖文】:

粗粒度并行自適應(yīng)混合粒子群算法及其在梯級水庫群優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用,王森;馬志鵬;李善綜;熊靜;《長江科學(xué)院院報》;2017年07期


第7期王森等粗粒度并行自適應(yīng)混合粒子群算法及其在梯級水庫群優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用圖1“分治法”策略框架圖Fig.1Framediagramofdivide-and-conquerstrategy(3)在“分治法”策略劃分子任務(wù)的過程中,子任務(wù)的最大規(guī)模由設(shè)定的閾值進(jìn)行控制,即當(dāng)子任務(wù)規(guī)!荛撝禃r,“分治法”停止運(yùn)行,子任務(wù)開始在子線程中執(zhí)行。圖2為閾值控制框架圖。該閾值的實質(zhì)是子任務(wù)規(guī)模的上限,若閾值過小,劃分子任務(wù)數(shù)越多,造成更大的管理消耗;若閾值過大,劃分子任務(wù)數(shù)越少,不利于子線程的充分利用。因此,在需保證多核資源充分利用的前提下,可設(shè)置閾值大小使分解的子任務(wù)數(shù)等于邏輯線程數(shù),則閾值的計算公式為β=「αw?。(9)式中:符號「?表示取上整數(shù);β,α,w分別為閾值、父任務(wù)計算規(guī)模、CPU的邏輯線程數(shù)。其中,具有“超線程”技術(shù)的硬件配置每個核心可以開啟2個邏輯線程。圖2閾值控制框架圖Fig.2Framediagramofthresholdcontrolling(4)設(shè)計了“工作竊缺算法,即當(dāng)某個線程處于閑置狀態(tài)時,可從其他線程中“竊缺任務(wù)執(zhí)行,減少線程閑置時間。3.3PAHPSO并行方法設(shè)計AHPSO方法的初始種群由不同的個體粒子組成,粒子的個數(shù)即為種群的計算規(guī)模。由于每個粒子代表解空間的一個候選解,采用劃分初始種群為多個規(guī)模更小子種群的粗粒度并行設(shè)計,并不影響每個粒子在其子種群中的搜索尋優(yōu)。因此,子種群之間的優(yōu)化搜索是相互獨立的,具有天然的并行性。圖3為PAHPSO方法并行設(shè)計框架示意圖。圖3PAHPSO方法并行設(shè)計框架示意圖Fig.3SchematicdiagramofparallelismdesignframeworkforPAHPSO其并行步驟主要為:(1)劃分子種群。從主線程中獲取初始種群的計算規(guī)模作為父任務(wù)規(guī)模,采用Fork/Join閾值計算公式(式(9))將父任?

粗粒度并行自適應(yīng)混合粒子群算法及其在梯級水庫群優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用,王森;馬志鵬;李善綜;熊靜;《長江科學(xué)院院報》;2017年07期


第7期王森等粗粒度并行自適應(yīng)混合粒子群算法及其在梯級水庫群優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用圖1“分治法”策略框架圖Fig.1Framediagramofdivide-and-conquerstrategy(3)在“分治法”策略劃分子任務(wù)的過程中,子任務(wù)的最大規(guī)模由設(shè)定的閾值進(jìn)行控制,即當(dāng)子任務(wù)規(guī)模≤閾值時,“分治法”停止運(yùn)行,,子任務(wù)開始在子線程中執(zhí)行。圖2為閾值控制框架圖。該閾值的實質(zhì)是子任務(wù)規(guī)模的上限,若閾值過小,劃分子任務(wù)數(shù)越多,造成更大的管理消耗;若閾值過大,劃分子任務(wù)數(shù)越少,不利于子線程的充分利用。因此,在需保證多核資源充分利用的前提下,可設(shè)置閾值大小使分解的子任務(wù)數(shù)等于邏輯線程數(shù),則閾值的計算公式為β=「αw?。(9)式中:符號「?表示取上整數(shù);β,α,w分別為閾值、父任務(wù)計算規(guī)模、CPU的邏輯線程數(shù)。其中,具有“超線程”技術(shù)的硬件配置每個核心可以開啟2個邏輯線程。圖2閾值控制框架圖Fig.2Framediagramofthresholdcontrolling(4)設(shè)計了“工作竊缺算法,即當(dāng)某個線程處于閑置狀態(tài)時,可從其他線程中“竊缺任務(wù)執(zhí)行,減少線程閑置時間。3.3PAHPSO并行方法設(shè)計AHPSO方法的初始種群由不同的個體粒子組成,粒子的個數(shù)即為種群的計算規(guī)模。由于每個粒子代表解空間的一個候選解,采用劃分初始種群為多個規(guī)模更小子種群的粗粒度并行設(shè)計,并不影響每個粒子在其子種群中的搜索尋優(yōu)。因此,子種群之間的優(yōu)化搜索是相互獨立的,具有天然的并行性。圖3為PAHPSO方法并行設(shè)計框架示意圖。圖3PAHPSO方法并行設(shè)計框架示意圖Fig.3SchematicdiagramofparallelismdesignframeworkforPAHPSO其并行步驟主要為:(1)劃分子種群。從主線程中獲取初始種群的計算規(guī)模作為父任務(wù)規(guī)模,采用Fork/Join閾值計算公式(式(9))將父任?
【作者單位】: 珠江水利科學(xué)研究院資源與環(huán)境研究所;珠江水利科學(xué)研究院水利部珠江河口動力學(xué)及伴生過程調(diào)控重點實驗室;水利部珠江水利委員會技術(shù)咨詢中心;
【基金】:國家重點研發(fā)計劃資助項目(2017YFC0405905) 水利部公益性行業(yè)科研專項(201401013,201501010)
【分類號】:TV697.12

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本文編號:2524186

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