一种基于CUDA平台的FPA实现方法及系统技术方案

本申请实施例公开了一种基于CUDA平台的FPA实现方法及系统，涉及计算机应用领域。所述方法包括：确定转换概率和位置信息；配置线程块F(i)和线程数量N；更新最优的线程执行单元F(X)，所述F(X)执行效率最高；生成随机数；判断随机数是否大于转换概率；若是，根据全局授粉更新位置；若否，根据局部授粉更新位置；所述更新位置为更新矢量位置X(i)；输出结果数据，所述结果数据为线程执行单元F(X)的执行时间。本申请的基于CUDA平台的FPA实现方法及系统，通过更新线程执行单元，并更新矢量位置，以保证FPA收敛，有效减小FPA的执行时间。

【技术实现步骤摘要】
一种基于CUDA平台的FPA实现方法及系统
本申请涉及计算机应用领域，尤其涉及FPA实现方法及系统。
技术介绍
目前，基于统一计算设备架构CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)这一编程模型平台，计算机行业正在从只使用中央处理器CPU(CentralProcessingUnit)的中央处理方式向CPU与图形处理器GPU(GraphicProcessingUnit)并用的协同处理方式发展。CUDA平台采用CPU与GPU的编程模式，CPU负责处理运算计算机内部的所有数据，GPU负责处理需要显示输出的数据。CUDA平台是实施大规模并行运算的通用平台之一，CUDA技术广泛应用于飞行器数值模拟、生物信息处理、核武器、大型事务处理、石油勘探、地震数据处理、数值天气预报等领域。此外，相比于传统的花朵授粉算法FPA(FlowerPollinationAlgorithm)，并行FPA的计算效率有着明显的提高，然而，由于FPA在迭代过程中的计算比较繁琐，导致并行FPA的加速比低于一般智能方法的加速比。因此，期望提供一种基于CUDA平台的FPA实现方法及系统，通过更新线本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种FPA实现方法，其特征在于，包括：确定转换概率和位置信息；配置线程块F(i)和线程数量N；更新最优的线程执行单元F(X)，所述F(X)执行效率最高；生成随机数；判断随机数是否大于转换概率；若是，根据全局授粉更新位置；若否，根据局部授粉更新位置；所述更新位置为更新矢量位置X(i)；输出结果数据，所述结果数据为线程执行单元F(X)的执行时间。

【技术特征摘要】
1.一种FPA实现方法，其特征在于，包括：确定转换概率和位置信息；配置线程块F(i)和线程数量N；更新最优的线程执行单元F(X)，所述F(X)执行效率最高；生成随机数；判断随机数是否大于转换概率；若是，根据全局授粉更新位置；若否，根据局部授粉更新位置；所述更新位置为更新矢量位置X(i)；输出结果数据，所述结果数据为线程执行单元F(X)的执行时间。2.根据权利要求1所述的FPA实现方法，其特征在于，进一步包括：判断是否达到迭代次数；若是，输出结果数据；若否，返回生成随机数。3.根据权利要求1所述的FPA实现方法，其特征在于，所述转换概率包括生存概率，所述生存概率与距离范围成反比，进一步包括：所述距离范围小，生存概率大，根据全局授粉更新位置；所述距离范围大，生存概率小，根据局部授粉更新位置。4.根据权利要求3所述的FPA实现方法，其特征在于，进一步包括：调度线程的计算适应值，所述适应值包括所述距离范围。5.根据权利要求1所述的FPA实现方法，其特征在于，在CUDA平台实现并行FPA方法，进一步包括采用CPU和GP...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘小东，邓见章，蒋杰，
申请(专利权)人：上海爱优威软件开发有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31