Источник: ECCOMAS 2000 · Барселона, Испания, 2000
При решении задач оптимизации сложных инженерных систем вычислительные затраты нередко становятся главным ограничением. В статье рассматриваются два самостоятельных подхода, направленных на сокращение времени решения подобных задач.
Подход 1: параллельные вычисления с параллелизацией алгоритма
Очевидная идея — запускать расчёты целевых функций параллельно на нескольких процессорах — действительно ускоряет вычисления, но лишь пропорционально числу задействованных ядер. Предложенный подход идёт дальше: параллелизируются не только расчёты критериев, но и внутренние операции самого алгоритма оптимизации. Это обеспечивает значительно более высокое ускорение процесса поиска решения по сравнению с тривиальным распараллеливанием. В статье представлены результаты численного тестирования нового алгоритма.
Подход 2: многоуровневый анализ переменной точности
Второй подход развивает идею адаптивного использования моделей разного уровня сложности. В статье приводятся результаты решения реальной задачи стохастической многокритериальной оптимизации с применением многоуровневого подхода. Сочетание моделей разной точности — когда дорогие высокоточные инструменты подключаются лишь там, где это необходимо — позволяет существенно сократить суммарное вычислительное время.
Оба подхода нацелены на одно и то же узкое место — вычислительную стоимость — но атакуют его с разных сторон: первый ускоряет сам алгоритм за счёт архитектуры параллельных вычислений, второй снижает стоимость каждого отдельного обращения к модели за счёт иерархии точности.
ECCOMAS 2000 · Барселона, Испания · 2000
