Селиверстов Евгений Юрьевич

В данном обзоре рассмотрены основные подходы к решению задачи планирования параллельных алгоритмов для многопроцессорных, распределенных и гетерогенных систем. Представлен обзор основных моделей параллельных программ, подходов к декомпозиции последовательных программ на задачи, аналитических и эвристических (на основе списков и кластеризации) методов решения задачи планирования. Отмечены некоторые особенности планирования для массивно-параллельных архитектур на основе графических процессоров и гетерогенных многоядерных систем, влияние конфликтов ресусов параллельных систем на эффективность решения задачи.

В статье рассматривается ко-алгоритмическая гибридизация двух алгоритмов роя частиц, использующих топологии соседства частиц типа клика и кольцо. Каждая из указанных топологий имеет свои недостатки, которые можно устранить, используя их ко-алгоритмическую гибридизацию. Выполнено сравнение эффективности канонического алгоритма роя частиц и его ко-алгоритмической модификации, найдены оптимальные значения свободных параметров ко-алгоритма.

Рассматривается параллельный метод глобальной безусловной оптимизации роем частиц. Описываются особенности реализации на графических процессорах архитектуры CUDA. Приводятся результаты исследования сходимости, производительности и масштабируемости метода

Рассматривается метод роя частиц для задачи глобальной многопараметрической оптимизации (PSO), а также известные последовательные и параллельные модификации этого метода.