Параллельная матричная модификация метода муравьиных колоний для решения параметрических задач на гетерогенных вычислителях

Аннотация

Статья посвящена исследованию и разработке модификаций метода оптимизации муравьиных колоний (ACO) для повышения производительности решения сложных параметрических задач с использованием технологии параллельных вычислений на графических процессорах (GPU) с архитектурой CUDA. Предложен и исследован подход с разделением алгоритма на три части: подготовку матрицы, расчет путей муравьев-агентов и изменение весов феромонов. Использование CUDA позволяет ускорить модификацию матрицы ACO до 43 раз. Исследованы ограничения использования постоянной и локальной памяти, а также предложены алгоритмы автоматического переключения памяти в зависимости от размерности задачи, а также от количества агентов-муравьев.