【摘 要】
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日常生活和科研工程领域中的许多问题通过建模可以转化为多目标优化问题,多目标进化算法是解决这些问题的一种有效方法,但是存在计算规模大,耗时长等问题。多目标入侵肿瘤生长优化算法（VITGO）是本实验室提出的基于肿瘤细胞生长机制的新型群智能算法,通过模拟肿瘤细胞在营养环境中的变换及迁移来求解优化问题,具有求解精度高、稳定性好、可扩展等特点。但是由于VITGO的计算复杂度较高,计算效率有待提高,需要通过并
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日常生活和科研工程领域中的许多问题通过建模可以转化为多目标优化问题,多目标进化算法是解决这些问题的一种有效方法,但是存在计算规模大,耗时长等问题。多目标入侵肿瘤生长优化算法（VITGO）是本实验室提出的基于肿瘤细胞生长机制的新型群智能算法,通过模拟肿瘤细胞在营养环境中的变换及迁移来求解优化问题,具有求解精度高、稳定性好、可扩展等特点。但是由于VITGO的计算复杂度较高,计算效率有待提高,需要通过并行化和分布式计算实现并行加速。因此,本文重点研究多目标入侵肿瘤优化算法的分布式并行化设计及实现。本文的主要工作如下:（1）多目标入侵肿瘤生长优化算法VITGO借鉴肿瘤细胞的有血管生长机制,使用血管引导肿瘤细胞生长,实现多目标优化。本文针对VITGO算法血管衍生策略的不足,使用基于聚集密度的方法代替原VITGO中基于曼哈顿距离的方法进行端点选择和衍生。在大多数基准测试函数上,优化后的VITGO在帕累托前沿的求解上优于原算法,收敛速度相对于原算法也有一定提升。（2）设计并实现了一种基于GPU和多核CPU混合并行化的高性能并行算法HPVITGO。对优化后的VITGO算法中的每类细胞搜索过程基于粗粒度主从模型进行并行化设计,基于多核CPU进行并行化实现;对算法中的非支配解集构造基于细粒度主从模型进行并行化设计,利用GPU进行并行化实现。通过对算法中两个最耗时的部分进行并行化加速,有效降低了优化后的VITGO算法在单机系统上的时间开销。（3）设计并实现了基于Spark平台的分布式并行化SHP-VITGO算法。为了利用GPU集群对算法进行更好的加速,本文基于分层模型进行并行化设计,分层模型的上层是基于Spark实现的岛屿模型,下层是单机版的并行算法HP-VITGO。将初始种群划分为多个子种群利用Spark RDD分发到每个岛屿上利用各主机的计算资源进行进化,最后进行种群合并。利用分布式集群计算资源进一步提高了算法加速比,而且由于分布式计算带来的种群多样化,对求解质量也有进一步的提升。
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