Какие методы оптимизации могут применяться для одновременного выполнения большого количества процессов?

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

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