并行GA_ANN预测模型研究  

Parallel GA_ANN predicting model research

作　　者：赵宏[1,2] 张洁[1,2] 侯鲁健[3] 王恺[1,2] 白志鹏[2,4] 

机构地区：[1]南开大学信息技术科学学院,天津300071 [2]国家环境保护城市空气颗粒物污染防治重点试验室,天津300071 [3]济南市环境保护科学研究所,济南250014 [4]南开大学环境科学与工程学院,天津300071

出　　处：《计算机工程与应用》2011年第22期216-219,235,共5页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金No.20677030;济南市科技重大专项(No.20090411)~~

摘　　要：遗传算法GA与人工神经网络ANN相结合的GA_ANN预测模型,在解决大规模问题时,训练模型产生的巨大计算量会导致相当耗时。利用gprof工具剖析出GA_ANN模型的瓶颈所在,并基于OpenMP多线程技术设计出一种并行方案。实验结果表明随着种群规模、繁殖代数以及ANN训练次数的增加,粗粒度的策略结合一定数量的线程能够获得理想的加速比。In solving large scale problems,the GA_ANN model which combined the genetic algorithm and artificial neural network would be very time-consuming on the training stage.The bottleneck of GA_ANN model is analyzed by using gprof,and a parallel scheme is designed based on OpenMP multi-threading technology.The experiment results indicate that coarse-grained threading parallelization strategy can get an ideal speedup as the increasing of the population size,number of breeding generation and ANN training.

关 键 词：遗传算法_人工神经网络(GA_ANN) 预测模型 OPENMP GPROF 

分 类 号：TP302.7[自动化与计算机技术—计算机系统结构]