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流域最佳管理措施情景优化算法的并行化

吴辉 刘永波 秦承志 刘军志 江净超 朱阿兴

吴辉, 刘永波, 秦承志, 刘军志, 江净超, 朱阿兴. 流域最佳管理措施情景优化算法的并行化[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(2): 202-207. doi: 10.13203/j.whugis20140048
引用本文: 吴辉, 刘永波, 秦承志, 刘军志, 江净超, 朱阿兴. 流域最佳管理措施情景优化算法的并行化[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(2): 202-207. doi: 10.13203/j.whugis20140048
WU Hui, LIU Yongbo, QIN Chengzhi, LIU Junzhi, JIANG Jingchao, ZHU A-Xing. Parallelization of an Optimization Algorithm for Beneficial Watershed Management Practices[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(2): 202-207. doi: 10.13203/j.whugis20140048
Citation: WU Hui, LIU Yongbo, QIN Chengzhi, LIU Junzhi, JIANG Jingchao, ZHU A-Xing. Parallelization of an Optimization Algorithm for Beneficial Watershed Management Practices[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(2): 202-207. doi: 10.13203/j.whugis20140048

流域最佳管理措施情景优化算法的并行化

doi: 10.13203/j.whugis20140048
基金项目: 国家863计划(2011AA120305);国家科技支撑计划(2013BAC08B03-4);国家水专项计划(2013ZX07103006-005)
详细信息
    作者简介:

    吴辉,博士生,主要从事流域水文模拟与并行计算、流域最佳管理措施空间优化研究。wuhui@lreis.ac.cn

    通讯作者: 朱阿兴,博士,研究员。axing@lreis.ac.cn
  • 中图分类号: TV93;TP399

Parallelization of an Optimization Algorithm for Beneficial Watershed Management Practices

Funds: The National High Technology Research and Development Program of China (863 Program), No. 2011AA120305; the National Science and Technology Support Program, No. 2013BAC08B03-4; the Major Science and Technology Program for Water Pollution Control and Treatment, No. 2013ZX07103006-005.
  • 摘要: 流域最佳管理措施(beneficial management practices, BMPs)情景优化问题是一个典型的复杂地理计算问题,目前所常用的BMPs情景优化算法需要结合流域模型进行大量的迭代运算,因而花费大量计算时间,难以满足实际应用的要求。本文针对目前代表性的BMPs情景优化算法——ε支配多目标遗传算法(ε-NSGA-Ⅱ),采用主从式并行策略,利用MPI并行编程库实现了该优化算法的并行化。在江西省赣江上游的梅川江流域(面积为6366 km2)进行BMPs情景优化的应用案例表明,并行化的优化算法当运行于集群机时,加速比随着核数(8~512核)的增加而递增,当核数为512时,加速比达到最大值(310);并行效率随着核数的增加逐渐下降,最高值0.91,最低值0.61,取得了明显的加速效果。
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-02-20
  • 刊出日期:  2016-02-05

流域最佳管理措施情景优化算法的并行化

doi: 10.13203/j.whugis20140048
    基金项目:  国家863计划(2011AA120305);国家科技支撑计划(2013BAC08B03-4);国家水专项计划(2013ZX07103006-005)
    作者简介:

    吴辉,博士生,主要从事流域水文模拟与并行计算、流域最佳管理措施空间优化研究。wuhui@lreis.ac.cn

    通讯作者: 朱阿兴,博士,研究员。axing@lreis.ac.cn
  • 中图分类号: TV93;TP399

摘要: 流域最佳管理措施(beneficial management practices, BMPs)情景优化问题是一个典型的复杂地理计算问题,目前所常用的BMPs情景优化算法需要结合流域模型进行大量的迭代运算,因而花费大量计算时间,难以满足实际应用的要求。本文针对目前代表性的BMPs情景优化算法——ε支配多目标遗传算法(ε-NSGA-Ⅱ),采用主从式并行策略,利用MPI并行编程库实现了该优化算法的并行化。在江西省赣江上游的梅川江流域(面积为6366 km2)进行BMPs情景优化的应用案例表明,并行化的优化算法当运行于集群机时,加速比随着核数(8~512核)的增加而递增,当核数为512时,加速比达到最大值(310);并行效率随着核数的增加逐渐下降,最高值0.91,最低值0.61,取得了明显的加速效果。

English Abstract

吴辉, 刘永波, 秦承志, 刘军志, 江净超, 朱阿兴. 流域最佳管理措施情景优化算法的并行化[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(2): 202-207. doi: 10.13203/j.whugis20140048
引用本文: 吴辉, 刘永波, 秦承志, 刘军志, 江净超, 朱阿兴. 流域最佳管理措施情景优化算法的并行化[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2016, 41(2): 202-207. doi: 10.13203/j.whugis20140048
WU Hui, LIU Yongbo, QIN Chengzhi, LIU Junzhi, JIANG Jingchao, ZHU A-Xing. Parallelization of an Optimization Algorithm for Beneficial Watershed Management Practices[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(2): 202-207. doi: 10.13203/j.whugis20140048
Citation: WU Hui, LIU Yongbo, QIN Chengzhi, LIU Junzhi, JIANG Jingchao, ZHU A-Xing. Parallelization of an Optimization Algorithm for Beneficial Watershed Management Practices[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(2): 202-207. doi: 10.13203/j.whugis20140048
参考文献 (15)

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