MPI遗传蒙特卡罗算法资源？ 我一直和一些朋友合作，将MATLAB遗传算法转换成C++，并按顺序顺序工作。Matlab不再是我们当前代码的一部分

我们希望在集群上使用它，但在资源方面有点缺乏。我们在大学里有一个集群，它配备了Rocks和OpenMPI，但我不确定从哪里开始使用它

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目前，我们在2D和3D阵列中设置了数据，当系统在模型之间进行交叉或交换时，它只是尝试交换2D和3D阵列的一部分。在多个节点上分离这些结构的好方法有哪些？

如果您正在进行矩阵计算，那么是否有一种很好的方法来划分计算在很大程度上取决于计算本身

我强烈推荐Golub和van Loan的书，“矩阵计算，第三版”。其中有一整章专门讨论并行计算（第6章）

OpenMPI是解决此问题的优秀中间件。既然你在C++中这样做，你也可以看看ZrOMQ。两者有不同的语义，其中一个可能比另一个更喜欢你的问题空间或技能集

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此外，您应该知道并行矩阵计算（通常是信号处理，但还有许多其他应用）是一个非常非常活跃的研究领域。

如果您正在进行矩阵计算，那么是否有一种很好的方法来划分计算，在很大程度上取决于计算本身

我强烈推荐Golub和van Loan的书，“矩阵计算，第三版”。其中有一整章专门讨论并行计算（第6章）

OpenMPI是解决此问题的优秀中间件。既然你在C++中这样做，你也可以看看ZrOMQ。两者有不同的语义，其中一个可能比另一个更喜欢你的问题空间或技能集

此外，您应该知道并行矩阵计算（通常是信号处理，但还有许多其他应用）是一个非常非常活跃的研究领域。

适应度计算： 通常，你只需要知道一个人的情况就可以计算出他的适应度，这样你就可以通过向每个核心分发个人来计算整个人口。当一个人的健康状况被计算出来后，将其交给一个新的个体

交叉线： 分而治之的方法可能非常适合这个问题。将阵列分成由每个CPU核心处理的块，然后可能添加一个全局交叉步骤（配对一个子集），以确保您能够在多维空间中适当移动。

适应度计算： 通常，你只需要知道一个人的情况就可以计算出他的适应度，这样你就可以通过向每个核心分发个人来计算整个人口。当一个人的健康状况被计算出来后，将其交给一个新的个体

交叉线：

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分而治之的方法可能非常适合这个问题。将阵列分成由每个CPU核心处理的块，然后可能添加一个全局交叉步骤（配对一个子集），以确保您能够适当地在多维空间中移动。

是否有您可以推荐的联机资源。我将使用并行矩阵计算进行搜索。。。也许这会带来更多的并行遗传算法资源。对于数学，我几乎总是从书架上的书或mathworld.wolfram.com开始。另一个可能有用的资源是TAMU计算机科学系名为Parasol的研究小组。他们研究了很多并行/分布式系统的概念，他们从我上学起就一直在研究的一件事情是并行STL。你有什么在线资源可以推荐吗。我将使用并行矩阵计算进行搜索。。。也许这会带来更多的并行遗传算法资源。对于数学，我几乎总是从书架上的书或mathworld.wolfram.com开始。另一个可能有用的资源是TAMU计算机科学系名为Parasol的研究小组。他们研究了很多并行/分布式系统的概念，我在学校时他们就一直在研究并行化STL。我还在寻找一些关于这个问题的在线参考资料。有什么想法吗？书是唯一的出路吗？（明天，去图书馆！）谷歌搜索“并行遗传算法”会返回许多优秀的资源。你在寻找什么具体的东西吗？我们决定了我们的MPI调用结构，但我仍然不能完全确定用于获取该结构的调用。我在网上找到了一些资源。这些问题大多与。。。如何在节点之间发送2D和3D结构？刚刚在TAMUCC找到另一个源于PPT的资源。那里有一本书。我还在网上找一些关于这个问题的参考资料。有什么想法吗？书是唯一的出路吗？（明天，去图书馆！）谷歌搜索“并行遗传算法”会返回许多优秀的资源。你在寻找什么具体的东西吗？我们决定了我们的MPI调用结构，但我仍然不能完全确定用于获取该结构的调用。我在网上找到了一些资源。这些问题大多与。。。如何在节点之间发送2D和3D结构？刚刚在TAMUCC找到另一个源于PPT的资源。那里有一本书。