Справка
x
Поиск
Закладки
Озвучить книгу
Изменить режим чтения
Изменить размер шрифта
Оглавление
Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.
Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой
Глава 9. Параллельные популяционные алгоритмы поисковой оптимизации
Поставить закладку
9.1. Классификация и основные типы параллельных ЭВМ
Если Вы наш подписчик,то для того чтобы скопировать текст этой страницы в свой конспект,
используйте
просмотр в виде pdf
. Вам доступно 7 стр. из этой главы.
Для продолжения работы требуется
Registration
Предыдущая страница
Следующая страница
Table of contents
Предисловие
Основные обозначения
Введение
Глава 1. Постановка задачи поисковой оптимизации и непопуляционные стохастические алгоритмы ее решения
+
Глава 2. Эволюционные алгоритмы
+
Глава 3. Алгоритмы роя частиц, колонии муравьев и пчелиного роя
+
Глава 4. Другие популяционные алгоритмы, вдохновленные живой природой
+
Глава 5. Популяционные алгоритмы, инспирированные неживой природой, человеческим обществом, и другие популяционные алгоритмы
+
Глава 6. Гибридизация популяционных алгоритмов
+
Глава 7. Метаоптимизация популяционных алгоритмов
+
Глава 8. Популяционные алгоритмы многоцелевой оптимизации
+
Глава 9. Параллельные популяционные алгоритмы поисковой оптимизации
-
9.1. Классификация и основные типы параллельных ЭВМ
9.1.1. Классификация параллельных вычислительных систем
9.1.2. Основные типы параллельных ЭВМ
9.2. Балансировки загрузки параллельной ЭВМ
9.2.1. Задача оптимального отображения алгоритма на архитектуру параллельной ЭВМ
9.2.2. Постановка задачи балансировки загрузки
9.2.3. Методы статической балансировки загрузки
9.2.4. Методы динамической балансировки загрузки
9.2.5. Задача согласования алгоритма с архитектурой параллельной ЭВМ
9.3. Методы распараллеливания популяционных алгоритмов оптимизации
9.3.1. Глобальная модель параллелизма
9.3.2. Островная модель параллелизма
9.3.3. Диффузная модель параллелизма
9.3.4. Другие модели параллелизма
9.4. Примеры параллельного решения задач оптимизации
9.4.1. Параллельный алгоритм роя частиц GIPSO
9.4.2. Параллельный алгоритм Парето-аппроксимации роем частиц
Вопросы для самопроверки
Литература
Приложение А. История разработки популяционных алгоритмов поисковой оптимизации
Приложение Б. Тестовые функции для одноцелевой задачи глобальной оптимизации
Приложение В. Тестовые задачи многоцелевой оптимизации
Предметный указатель
Данный блок поддерживает скрол*