10、高效生物启发式优化与板球队多目标选择策略

高效生物启发式优化与板球队多目标选择策略

1. 生物启发式优化的性能分析

在生物启发式优化中，现代 GPU 提供的数据并行模型结合 OpenCL 等高级语言能带来显著的性能提升。当处理包含数十万元素的种群时，并行版本在保证解决方案质量的同时，速度比顺序版本快数千倍。

1.1 基因数量与加速比

基因数量对加速比有显著影响。在使用全局内存时，随着基因数量从 15 增加，加速比从 55 提升到约 14000，这是一个相当不错的结果。然而，当使用常量内存时，增加基因数量会导致加速比下降。这表明在全局内存的情况下，性能的主要限制因素是内存访问时间。

1.2 单精度与双精度的比较

使用双精度值进行的类似研究表明，在全局内存的最坏情况下，双精度的加速比值与单精度非常接近（约 60）。而且，与单精度一样，增加复杂度对执行时间没有显著影响，这两种情况都可以用内存访问延迟来解释。

1.3 GPU 架构的关键因素

对于所使用的 GPU 架构，全局内存访问的合并是性能的一个重要因素。当处理单元中所有被调度执行的线程访问连续内存位置的数据时，能获得最佳性能。因为每个内存事务访问一个 64B 的段，所以当一组线程所需的数据只需一次访问就能提供时，情况最佳。如果不同线程从不同段访问数据，执行会串行化，导致性能下降。

1.4 常量内存的优势

使用常量内存时，加速比比全局内存的结果要好得多，并且会随问题的复杂度而变化。对于具有 2 个基因的最大维度，加速比几乎达到 30000；对于 15 个基因，加速比与单精度情况相似，约为 14000。这表明在这种维度和复杂度下，性能的限制因素