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基于GPU和Python的粒子群优化算法研究
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作者 熊大卫 胡建 陈园 《西南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第4期424-428,共5页
针对基于Python语言的粒子群优化算法利用GPU实现加速的空缺问题,提出一种基于GPU和Python的改进粒子群优化算法:以CUDA架构和Python的Numba库为工具,将算法中的粒子评价、个体历史最优解更新、粒子升级三个部分进行CUDA编程,CUDA核函... 针对基于Python语言的粒子群优化算法利用GPU实现加速的空缺问题,提出一种基于GPU和Python的改进粒子群优化算法:以CUDA架构和Python的Numba库为工具,将算法中的粒子评价、个体历史最优解更新、粒子升级三个部分进行CUDA编程,CUDA核函数中每个线程按单个粒子并行调用,在默认流中完成计算.经4种测试函数实验验证,所提出的改进算法在维数和粒子数较小时运行速度不及粒子群优化算法,在维数和粒子数较大时加速效果明显,最优速度达到粒子群优化算法的3倍以上. 展开更多
关键词 粒子群优化算法 PYTHON GPU CUDA
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