基于人工蜂群算法的多维函数优化加速方法

摘要

本发明涉及农业数据处理技术领域，尤其为基于人工蜂群算法的多维函数优化加速方法，其方法包括如下步骤：为了评估ABC算法的性能，采用四个不同求极值的多维函数来测试ABC算法性能，利用CPU+DCU的异构架构模式，采用HIP异构语言的多线程技术并行优化，在DCU平台上，计算任务划分到不同的线程；本发明提高了ABC算法对多维函数求最优解的效率，相对于串行ABC算法和GPU‑ABC算法，该方法能够得到较好的性能，提高了对多维函数的运算效率，能够进一步高效处理农业农村发展带来海量数据，接下来将扩充到多个运算节点，同时，还可以进行向量化的优化方法，更加充分的发现算法中的并行性，最大程度地提升算法的执行效率。