Расчет значений фитнесс функций всех рыб

Мы устанавливаем значения размера сетки и размера блока равными grid₁ и block₁ соответственно. Это означает, что при запуске ядра будет выполнено N потоков и каждый из них рассчитывает фитнесс функцию для рыбы.

Приведем описание алгоритма:

)   Определяем, какое из значений фитнесс функции будем рассчитывать: i

)   Применяем арифметические операции к X[i] и храним посчитанные значения фитнесс функции в TESTF[i].

Обновление результатов оптимизации

Устанавливаем размер сетки и блока равным 1, это означает, что после запуска ядра будет выполняться только 1 поток. Это ядро сканирует массив TESTF[i] и записывает максимальную фитнесс функцию в Y_min

Расчет расстояния между рыбами

Размер сетки и размер блока принимаются grid₂ и block₁ соответственно. С запуском ядра параллельно будут выполняться  потоков, каждый поток ссылается на уникальную пару рыбок и рассчитывает расстояние между ними. Для преодоления латентности доступа к глобальной памяти, мы привязываем X к текстуре для кэширования элементов X и получения их из текстуры в тот момент, когда нам это нужно.

Приведём алгоритм:

)   Определяем, для какой пары рыб необходимо найти расстояние: (i₁, i₂)

2) If i₁ ≥ N or i₂ ≥ N or i₂ i₁ then return

Рассчитываем расстояние между двумя рыбами (i₁, i₂)

) Сохраняем результат в массив DIST: DIST[i₁] [i₂] и DIST[i₂] [i₁] соответственно.

Процесс добычи

Для реализации процесса добычи, каждой рыбе нужно  случайных чисел и, в связи с этим, нужно подготовить такое же число случайных целых чисел, которые будут служить указателями для массива RAND, хранящего большое число случайных чисел в глобальной памяти ГПУ.

Приведём алгоритм процесса добычи:

)   Определяем, для какой рыбы будет осуществлён процесс добычи: i

2) 

3) For  to tryNum

Do PREY(pr_2t-1, pr_2t, XP, i)

If preySuccess=false XP[i] X[i] + RAND [r+i]

Процесс инстинктивно-коллективного перемещения

Приведём описание для алгоритма для функции, осуществляющей коллективно-инстинктивное движение. X_c и n_f здесь вляются центром позиции спутников рыбы и числом спутников рыбы соответственно. X_c-X[i]

Алгоритм:

)   Определяем процесс добычи для исполнения: i

2) 

3) If i≥ N

Then return

Рассчитываем. X_c и n_f

If удовлетворяет условиям инстинктивно-коллективного движения

 

Then

If

 

Then продолжать процесс добычи

Процесс инстинктивно-волевого перемещения

Приведем описание алгоритма для функции инстинктивно-волевого перемещения. Здесь X_min используется для записи состояния рыб с минимальной фитнесс функцией, а F_min - минимальная фитнесс функция компаньонов данной рыбы.

Алгоритм:

)   Определяем процесс добычи для выполнения

 

2) 

3) If i≥ N

 

Then return

4) Находим компаньона рыбы с минимальной фитнесс функцией

)   Рассчитываем число компаньонов рыбы n_f

 

If n_f!= 0 and F_min < TESTF[i] and n_f/N < д

Then

If  then выполнить процесс добычи