43、动态核心绑定与代理辅助的船舶航线优化

动态核心绑定与代理辅助的船舶航线优化

1. 动态核心绑定在负载均衡中的应用

1.1 负载均衡评估

在负载均衡的研究中,通过应用模拟退火(SA)的近似解来评估节点间负载均衡的效果。以1188kp25问题为例,在256和4096个进程且参数γ = 5的条件下,应用SA近似解后,每个条件下的最大负载都有所降低,其他条件和问题也呈现出类似的效果。
具体操作步骤如下:
1. 启用WO系统中每个核心的保留功能,该功能可使A64FX CPU进入深度睡眠状态,在测量能耗和计算时间前完成此操作。
2. 应用SA的近似解,使用第3.2节中描述的生成负载均衡通信器的方法。
3. 初始时每个节点执行一个进程的LHMVM,在创建负载均衡通信器时生成所需的进程。由于Fujitsu MPI不支持非均匀数量的进程生成,所以在所有节点上生成与需要最多进程的节点相同数量的进程。

1.2 性能提升分析

通过对比使用和不使用DCB库的50次LHMVM计算时间,发现DCB库对所有系统上的所有问题和参数都能提升计算性能。具体表现如下表所示:
| 系统 | 进程数量 | 无DCB库性能提升 | 有负载均衡通信器性能提升 | 与DCB(活跃)相比性能提升 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| OBCX | 16 | 31% - 52% | - | - |
| OBCX | 1024 | 9% - 31% | - | - |
| OBCX | 256 | - | 39% - 58% | 33% - 50% |
| WO | - | - | 高并行条件下无性能提

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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