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J-GLOBAL ID：201702237605454853   整理番号：17A0755502

高速並列ベースのマルチコアCPUと多数コアGPU混合複合進化大域的最適化アプローチ【Powered by NICT】

A multi-core CPU and many-core GPU based fast parallel shuffled complex evolution global optimization approach

著者 (13件)： Kan Guangyuan (State Key Laboratory of Simulation and Regulation of Water Cycle in River Basin, Research Center on Flood & Drought Disaster Reduction of the Ministry of Water Resources, China Institute of Water Resources and Hydropower Research, Beijing, P. R. China) ,  Lei Tianjie (State Key Laboratory of Simulation and Regulation of Water Cycle in River Basin, Research Center on Flood & Drought Disaster Reduction of the Ministry of Water Resources, China Institute of Water Resources and Hydropower Research, Beijing, P. R. China) ,  Liang Ke (College of Hydrology and Water Resources, Hohai University, Nanjing, P. R. China) ,  Li Jiren (State Key Laboratory of Simulation and Regulation of Water Cycle in River Basin, Research Center on Flood & Drought Disaster Reduction of the Ministry of Water Resources, China Institute of Water Resources and Hydropower Research, Beijing, P. R. China) ,  Ding Liuqian (State Key Laboratory of Simulation and Regulation of Water Cycle in River Basin, Research Center on Flood & Drought Disaster Reduction of the Ministry of Water Resources, China Institute of Water Resources and Hydropower Research, Beijing, P. R. China) ,  He Xiaoyan (State Key Laboratory of Simulation and Regulation of Water Cycle in River Basin, Research Center on Flood & Drought Disaster Reduction of the Ministry of Water Resources, China Institute of Water Resources and Hydropower Research, Beijing, P. R. China) ,  Yu Haijun (State Key Laboratory of Simulation and Regulation of Water Cycle in River Basin, Research Center on Flood & Drought Disaster Reduction of the Ministry of Water Resources, China Institute of Water Resources and Hydropower Research, Beijing, P. R. China) ,  Zhang Dawei (State Key Laboratory of Simulation and Regulation of Water Cycle in River Basin, Research Center on Flood & Drought Disaster Reduction of the Ministry of Water Resources, China Institute of Water Resources and Hydropower Research, Beijing, P. R. China) ,  Zuo Depeng (College of Water Sciences, Beijing Normal University, Beijing, P. R. China) ,  Bao Zhenxin (Nanjing Hydraulic Research Institute, Nanjing, P. R. China) ,  Amo-Boateng Mark (University of Energy and Natural Resources, Sunyani, Ghana) ,  Hu Youbing (Hydrologic Bureau (Information Center) of the Huaihe River Commission, Bengbu, P. R. China) ,  Zhang Mengjie (Department of Water Resources (DWR), State Key Laboratory of Simulation and Regulation of Water Cycle in River Basin, China Institute of Water Resources and Hydropower Research, Beijing, P. R. China)
資料名： IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems  (IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems)
巻： 28  号： 2  ページ： 332-344  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0882A  ISSN： 1045-9219  CODEN： ITDSEO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 水文モデル化の分野では,大域的および自動パラメータの校正は何年も熱間課題となっている。自動パラメータ最適化アルゴリズムの中で,アリゾナ大学(SCE UA)で開発されたシャッフルされた複雑な進展は,世界的な「最良の」パラメータ値を位置安定とロバストに最も成功した方法である。SCE UAの発明以来,専門家は突然流域モデルを較正するための一貫した方法を持っている。しかし,ビッグデータと複雑なモデルで対処したときにSCE UAの計算効率は大幅に劣化した。効率問題を解くための目的のために,最近出現し不均一並列計算(マルチコアCPUとメニーコアGPUを用いた並列計算)はSCE UAの並列化と加速に適用した。元の連続と提案した並列SCE UAはGriewankベンチマーク関数に基づく性能を試験するために比較した。比較結果は,平行SCEは連続バージョンよりもはるかに速く収束し,その最適化精度は連続版と同じであることを示した。高速水文モデルパラメータ最適化の分野で有望な応用展望を有していた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 並列演算 ,  水文モデル ,  性能評価 ,  *高速度 ,  ベンチマーク ,  *最適化 ,  アリゾナ州 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： パラメータ最適化 ,  計算効率 ,  ビッグデータ ,  流域モデル ,  最適アルゴリズム ,  *大域的最適化 ,  *マルチコアプロセッサ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  ディジタル計算機方式一般  (JC02010O)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチコアCPU ,  コア ,  GPU ,  進化 ,  大域的最適化