matlab - Matlab中遗传算法的并行化

Question

我在 Matlab 中编写了一个并行遗传算法，特别是双物种遗传算法 (DSGA)（更多信息可以在本文中找到），我在并行化部分代码时遇到了一些麻烦。

现在我是物理和数学专业的学生，​​我刚刚开始编程以帮助我的研究项目。我已经在 Matlab 中实现了一个带有某种并行适应度函数的串行遗传算法，但我对实现这个双物种遗传算法很感兴趣。

好的，问题是：我如何运行 2 个不同的 for 循环，这些循环在不同的 matlab 工作人员上做不同的事情？2 个 for 循环将有不同的数据和不同的代码，但我需要它们同时运行。我认为我不能为此使用 parfor 循环。在阅读了并行工具箱的文档后，看起来使用单程序多数据 (spmd) 功能可能是一种选择？我不确定它的最佳选择是否真的有效。

任何意见，将不胜感激。

谢谢。

Answer 1

第一步是将两个循环包装在一个函数中，这简化了代码。然后创建一个包含您要并行评估的所有函数的单元格。如果您不理解语法，请查看“函数句柄”的文档。我在这里使用了一些虚拟函数：

jobs={@()exp(1),@()exp(2),@()sin(3)}

现在您可以轻松地并行评估作业：

result=cell(size(jobs))
parfor ix=1:numel(jobs),result{ix}=jobs{ix}(), end

还有其他解决方案，但我更喜欢这种实现，因为相同的代码可以在没有并行计算的 PC 上执行（parfor 被解释为 for）。