零内存超高速：笔记本电脑中的下一代大规模优化
分布式、并行与集群计算
2017-09-12 v2 计算复杂性
数据结构与算法
性能
最优化与控制
摘要
本文提出了一种用于大规模优化问题的新型突破性通用算法。该新颖算法能够在通用笔记本电脑和嵌入式系统上实现超大规模优化的突破性速度。将该算法应用于Griewank函数，在高达10亿个决策变量的双精度下求解仅花费64485秒（约18小时），同时在单线程笔记本CPU上消耗7630 MB（7.6 GB）RAM。这表明该算法在计算和内存（空间）上均具有线性效率，并且能以许多常规算法所需时间与内存的一小部分找到最优或近最优解。预计这将为个人笔记本电脑和嵌入式系统上的实时大规模问题开辟新的可能性。
引用
@article{arxiv.1709.02500,
title = {Super-speeds with Zero-RAM: Next Generation Large-Scale Optimization in Your Laptop!},
author = {Mark Amo-Boateng},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.02500},
year = {2017}
}
备注
7 pages, 4 figures, 7 tables