Некоторые методы оптимизации, которые могут применяться для одновременного выполнения большого количества процессов:

• Многозадачная байесовская оптимизация. 1 Метод строит многозадачную модель гауссовского процесса на основе данных, полученных в результате различных поисковых запросов. 1 Захваченные межзадачные зависимости используются для лучшей выборки возможных решений. 1
• Эволюционная многозадачность. 1 Метод использует неявный параллелизм алгоритмов поиска для одновременного выполнения нескольких различных задач оптимизации. 1 Сопоставляя все задачи с единым пространством поиска, развивающаяся совокупность возможных решений может использовать скрытые взаимосвязи между ними посредством непрерывной генетической передачи. 1
• Оптимизация с точки зрения теории игр. 1 Теоретико-игровые подходы к многозадачной оптимизации предлагают рассматривать задачу оптимизации как игру, где за каждую задачу отвечает игрок. 1 Все игроки соревнуются в игровой матрице вознаграждений и пытаются найти решение, которое удовлетворит всех игроков (все задачи). 1
• Планирование информационного графа. 4 Метод позволяет минимизировать общее время завершения программы за счёт надлежащего распределения задач процессорам и организации последовательности выполнения задач. 4
• Технология MapReduce. 5 В модели программирования MapReduce большой набор данных сначала разбивается на меньшие части. 5 Затем можно решить задачу для поднабора данных, а не для всего набора. 5 После того как задачи для всех поднаборов решены, можно объединить результаты в окончательный ответ. 5