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自适应的并行蚁群算法
  • ISSN号:1000-1220
  • 期刊名称:《小型微型计算机系统》
  • 时间:0
  • 分类:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]扬州大学信息工程学院计算机系,江苏扬州225009, [2]南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏南京210093
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(60473012)资助;国家科技攻关基金项目(2003BA614A-14)资助;江苏省自然科学基金项目(BK20005047)资助;南京大学软件新技术国家重点实验室开放基金资助.
中文摘要:

本文根据影响并行蚁群算法性能的关键因素,提出了一种自适应的并行蚁群算法.首先提出了基于适应度和基于距离选择的两种不同的信息交流策略,使得各处理机自适应地选择与之进行信息交换的处理机,然后采用自适应的更新策略进行信息素的更新.为了增强该算法的搜索能力,还根据解的多样性给出了自适应地调节处理机之间的信息交流周期的方法.在MPP处理机深腾1800上对TSP问题的实验结果表明了该算法在保证有效的加速比的同时,具有很好的收敛性.

英文摘要:

An adaptive parallel ant colony algorithm is presented by considering the critical factors influencing the parallelization of the ant colony algorithm. Two different strategies for information exchange between processors are proposed: selecting the partner processor based on the fitness and on the distance. These strategies enable each processor to choose the partner proces- sor to communicate and update the pheromone adaptively. In order to increase the ability of optimization and to avoid early convergence, we also propose a method of adjusting the iteration interval adaptively according to the diversity of the solutions. These techniques are tested on the traveling salesman problem using the massive parallel processors (MPP) Shengteng1800. Experimental results show that our algorithm can converge very quickly and has high speedup.

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期刊信息
  • 《小型微型计算机系统》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院沈阳计算技术研究所
  • 主编:林浒
  • 地址:沈阳市浑南新区南屏东路16号
  • 邮编:110168
  • 邮箱:xwjxt@sict.ac.cn
  • 电话:024-24696120 024-24696190-8870
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1220
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1106/TP
  • 邮发代号:8-108
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,中国科学引文数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:23212