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人工智能完整词典
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任务并行化
在不同处理器上同时执行多个独立任务以加速复杂问题解决的技术。
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分布式计算
多台计算机通过网络协作，通过共享工作负载来共同解决优化问题的架构。
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并行元启发式算法
受自然启发的优化算法，其操作在多个计算单元上同时执行，以更有效地探索搜索空间。
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并行模拟退火
模拟退火的并行方法，其中多个马尔可夫链以不同温度参数同时演化，以加速收敛。
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并行蚁群优化
ACO的并行扩展，其中多个蚁群独立探索解空间，并定期共享它们的最佳信息素轨迹。
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并行禁忌搜索
禁忌搜索的并行化技术，其中多个邻域被同时探索，或者禁忌列表在处理器之间分布。
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域分解
将问题域划分为分配给不同并行处理器的子域的分解策略。
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动态负载均衡
在运行过程中重新分配处理器间任务的自适应机制，以优化资源利用并最小化等待时间。
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进程间通信
在不同并行执行的进程之间交换信息和同步，对于协调分布式优化算法至关重要。
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主从架构
一种并行化模型，其中一个主进程分发任务并收集结果，而从进程在本地执行计算。
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岛屿模型
一种并行化方法，其中多个子群落在不同的岛屿上独立进化，并在岛屿之间定期迁移个体。
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数据并行
一种策略，在大数据集的不同部分上同时执行相同的操作，非常适合批量评估解决方案。
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功能并行
一种并行化类型，其中不同的独立函数或操作在单独的计算单元上同时执行。
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异步算法
优化方法，其中处理器在没有严格同步的情况下工作，使用可用信息而不等待其他进程。
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分解方法
将复杂优化问题分解为更简单的子问题并行求解，然后重新组合部分解的技术。
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并行多目标优化
一种并行化方法，用于解决具有多个矛盾目标的优化问题，同时探索帕累托前沿的不同区域。
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GPU计算
利用大规模并行图形处理器通过其SIMD（单指令多数据）架构加速优化计算。
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MapReduce范式
分布式编程模型，将处理分为Map（并行化）和Reduce（聚合）阶段，用于处理大量优化数据。
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MPI（消息传递接口）
分布式系统通信标准，允许在高效能优化算法中的并行进程之间交换消息。
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