计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2013年
12期
3380-3384
,共5页
李双%李文敬%孙环龙%林中明
李雙%李文敬%孫環龍%林中明
리쌍%리문경%손배룡%림중명
人工鱼群算法%动态权衡因子%小生境%并行算法%MPI+ OpenMP
人工魚群算法%動態權衡因子%小生境%併行算法%MPI+ OpenMP
인공어군산법%동태권형인자%소생경%병행산법%MPI+ OpenMP
Artificial Fish Swarm Algorithm (AFSA)%dynamic weighting factor%niche%parallel algorithm%MPI +OpenMP
针对人工鱼群算法在复杂多峰函数优化问题上寻优精度低、后期搜索能力减弱且运行时间长等问题,提出一种基于多核机群的人工鱼群并行算法(PDN-AFS).首先对人工鱼群算法的优势与不足进行分析,采用动态权衡因子策略并适时引入小生境机制,提出一种新的人工鱼群(DN-AFS)算法;然后根据多核机群的并行编程模型(MPI+OpenMP),对DN-AFS算法进行并行设计与分析,提出基于多核机群的人工鱼群并行算法;最后在多核机群环境下进行仿真实验.实验结果表明:该算法有效地提高了复杂多峰函数优化问题的收敛速度和寻优性能,并获得了较高的加速比.
針對人工魚群算法在複雜多峰函數優化問題上尋優精度低、後期搜索能力減弱且運行時間長等問題,提齣一種基于多覈機群的人工魚群併行算法(PDN-AFS).首先對人工魚群算法的優勢與不足進行分析,採用動態權衡因子策略併適時引入小生境機製,提齣一種新的人工魚群(DN-AFS)算法;然後根據多覈機群的併行編程模型(MPI+OpenMP),對DN-AFS算法進行併行設計與分析,提齣基于多覈機群的人工魚群併行算法;最後在多覈機群環境下進行倣真實驗.實驗結果錶明:該算法有效地提高瞭複雜多峰函數優化問題的收斂速度和尋優性能,併穫得瞭較高的加速比.
침대인공어군산법재복잡다봉함수우화문제상심우정도저、후기수색능력감약차운행시간장등문제,제출일충기우다핵궤군적인공어군병행산법(PDN-AFS).수선대인공어군산법적우세여불족진행분석,채용동태권형인자책략병괄시인입소생경궤제,제출일충신적인공어군(DN-AFS)산법;연후근거다핵궤군적병행편정모형(MPI+OpenMP),대DN-AFS산법진행병행설계여분석,제출기우다핵궤군적인공어군병행산법;최후재다핵궤군배경하진행방진실험.실험결과표명:해산법유효지제고료복잡다봉함수우화문제적수렴속도화심우성능,병획득료교고적가속비.
