《表5 不同加速方案的运行时间结果对比》
本文采用多进程、多线程和具有高性能计算能力的Numba库,分别对几何模型中计算量较大的模块和遗传算法子种群中多个独立个体部分进行并行处理。表5列出了研究过程中在算法不同部位的加速方法以及不同数目子种群个体下的运行时间。从表中可以看出,在几何模型中使用多线程,遗传算法中使用多进程的加速方法效果最有效(子种群个体为20时,加速比可达到3240:1)。
图表编号 | XD00220663900 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.09.15 |
作者 | 李彩凤、贾鹏、蔡冬梅 |
绘制单位 | 太原理工大学物理与光电工程学院、太原理工大学物理与光电工程学院、新型传感器与智能控制教育部(山西省)重点实验室、杜伦大学高等仪器研究中心、太原理工大学物理与光电工程学院 |
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