最終的に、ボトルネックの問題の大部分はこの機能に原因があると判断しました。ほとんどのシナプスがすでにアクティブになっているときに発生する、非常に過剰なランダム アクセスが原因だと思います。基本的に、タイトルが示すように、残っている数少ない要素の 1 つに到達する前に大量のアクティブな要素をランダムにチェックしないように、何らかの方法でアルゴリズムを最適化する必要があります。
また、発見できる他の欠陥がある場合に備えて、関数全体を含めました。
void NetClass::Explore(vector <synapse> & synapses, int & n_syns) //add new synapses
{
int size = synapses.size();
assert(n_syns <= size );
//Increase the age of each active synapse by 1
Age_Increment(synapses);
//make sure there is at least one inactive vector left
if(n_syns == size)
return;
//stochastically decide whether a new connection is added
if((rand_r(seedp) %1000) < ( x / (1 +(n_syns * ( y / 100)))))
{
n_syns++; //a new synapse has been created
//main inefficiency here
while(1)
{
int syn = rand_r(seedp) % (size);
if (!synapses[syn].active)
{
synapses[syn].active = true;
synapses[syn].weight = .04 + (float (rand_r(seedp) % 17) / 100);
break;
}
}
}
}
void NetClass::Age_Increment(vector <synapse> & synapses)
{
for(int q=0, int size = synapses.size(); q < size; q++)
if(synapses[q].active)
synapses[q].age++;
}