狠狠撸

平行粒子群最佳化應用於桁架
結構設計
指導老師：洪士林教授
學生：洪銘澤
1

? 背景
?平行運算
?最佳化
? 動機
? 目的
? 方法
? 測試案例
大綱
2

? 一般傳統連續程式
? 平行運算利用多核心處理
平行運算
3
待解問題
tN ??? ??? t2 t1 t0
處理器
指令待解問題
tN ??? ??? t2 t1 t0
處理器
處理器
處理器

? 最佳化早期使用梯度作為搜尋方向的根據
?優點：收斂快計、算量小
?缺點：容易掉入局部最佳解
最佳化
6
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
搜尋初始點示意圖

? 又稱仿生最佳化
? 常見非傳統最佳化
?粒子群最佳化(PSO)
?基因演算法(GA)
?蟻群演算法(ACO)
?模擬退火眼算法(SA)
?調和搜尋演算法(HS)
?禁制搜尋法(TS)
非傳統最佳化
7

? 1995年由學者Eberhart和Kennedy提出粒子群最
佳化(Particle Swarm Optimization, PSO)
? 模擬動物群體行為的最佳化演算法
粒子群最佳化
8

? 背景
? 動機
?為何需要平行運算
?最佳化演算法缺點
? 目的
? 方法
? 測試案例
大綱
9

? 節省時間
?利用更多核心減少運算時間
? 解決大計算量的問題
?結構最佳化、模擬流體、或氣象。
? 更有效率地運用硬體
?核心數增加
為何需要平行運算
10

? 粒子群最佳化
?大量迭代次數
?大量粒子搜尋
? 目標函數
?本身計算量
?多個局部最佳解
最佳化演算法缺點
11

? 背景
? 動機
? 目的
? 方法
? 測試案例
大綱
12

? 妥善利用電腦硬體
?利用多執行緒達到平行運算效果
? 減少運算時間
目的
13

? 背景
? 動機
? 目的
? 方法
?OpenMP
?粒子群最佳化
? 測試案例
大綱
14

Open specification for Multi-Processing
? 應用程式介面(API)
?多執行緒
?共享記憶體
? 適用性
?C/C++和Fortran
? Fork-Join模型
? 編譯器指導指令基礎(compiler directive based)
OpenMP
15

Fork-Join
16
A B C A B C D A B
A
B
C
D
A
B
C
A
B

平行粒子群最佳化应用於桁架结构