21、全局通信的渐近时间分析与超立方体通信操作

全局通信的渐近时间分析与超立方体通信操作

在并行计算中,全局通信操作的时间复杂度分析至关重要。本文将深入探讨对称网格和超立方体中的通信操作,包括总交换操作、单播、多播、散射操作和全交换操作,并分析它们的时间复杂度。

1. 对称网格上的总交换操作

对称网格上的总交换操作时间复杂度可以通过归纳法从低维网格的总交换操作推导得出。
- 一维情况 :当 $d = 1$ 时,网格等同于线性阵列,总交换的时间复杂度为 $O(p^2)$。
- 归纳假设 :假设在 $(d - 1)$ 维对称网格上的实现时间为 $O(p^{\frac{d}{d - 1}})$。
- $d$ 维情况 :$d$ 维对称网格的总交换操作分两个阶段执行:
- 第一阶段 :将 $d$ 维对称网格细分为 $d - 1$ 维的不相交网格,共得到 $\sqrt[d]{p}$ 个网格。在每个 $(d - 1)$ 维网格上并行执行总交换操作。由于每个 $(d - 1)$ 维网格有 $p^{\frac{d - 1}{d}}$ 个节点,每次总交换操作交换 $p^{\frac{d - 1}{d}}$ 条消息。每个 $(d - 1)$ 维网格需要交换 $p$ 条消息,因此需要执行 $p^{\frac{1}{d}}$ 次总交换操作。根据归纳假设,每次总交换操作需要时间 $O(p)$,所以第一阶段的时间为 $p^{\frac{1}{d}} \cdot O(p) = O(p^{\frac{d + 1}{d}})$。
- 第二阶段

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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