BC/NW 2022 № 1 (39):2.4
ПРИМЕНЕНИЕ ПАРАЛЛЕЛЬНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИИ CUDA В МЕТОДАХ СЛУЧАЙНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ
Азаров В.М., Филатов А.В.
В процессе проектирования интеллектуальных систем управления часто возникает задача определения наилучших значений параметров или структуры объектов. Такая задача называется оптимизационной. Сегодня оптимизационные задачи и задачи принятия решений моделируются и решаются в самых различных областях техники [1].
Наиболее распространенный вид модели рационального выбора – математические задачи оптимизации (максимизации или минимизации) некоторого функционала при ограничениях в виде неравенств. При этом выполнение ограничений для некоторого вектора параметров, определяющего решение, интерпретируется как допустимость этого решения, то есть. как возможность его реализации при имеющихся ресурсах.
В рамках работы над магистерской диссертацией была конкретизирована постановка задачи, был проведен обзор и выбор методов решения задачи многомерной оптимизации, для которых будет произведена разработка параллельных алгоритмов с использованием библиотеки параллельных вычислений на графическом ускорителе Nvidia GPU. Планируется разработать алгоритмы параллельного вычисления экстремума в задачах многомерной оптимизации для метода простого случайного поиска и для метода поиска наилучшей пробы с направляющим гиперквадратом.
Для оценки преимущества параллельных алгоритмов планируется произвести сравнения данных сравнительный анализ технологий последовательных и параллельных вычислений.
Предполагаемые языки разрабатываемой программы – C и C++, для разработки параллельных алгоритмов на графическом процессоре предполагается использовать программно-аппаратную архитектуру параллельных вычислений Nvidia CUDA.
Литература
1. Захарова Е.М., Кузнецов Н.А., Минашина И.К., Пащенко Ф.Ф., Рябых Н.Г. Моделирование алгоритмов оптимизации мультиагентной системы управления перевозочным процессом. Вестник Международной Академии Системных Исследований. Информатика, Экология, Экономика. 2014. Т. 16. № -1. С. 9-15.