期刊文献+

基于信息素的多种反馈作用的并行蚁群算法 被引量:2

原文传递
导出
摘要 本文提出了一种基于信息素的多种反馈作用的并行蚁群算法。在该算法中,处理机之间采用一种基于竞争力和收敛性的交流策略,使得在交流时,每个处理机根据本身进化的特点来对其他处理机提供信息素的多种反馈作用,其中包括正反馈作用和负反馈作用;另外,本文给出了一种根据收敛系数来自适应地调节处理机之间的信息交流周期的方法,以提高算法的搜索性能。我们在国产MPP处理机曙光2000上对QAP问题进行了实验,结果表明了本文自适应的交流策略和交流周期能够保证算法具有较强的全局收敛性和更快的寻优速度。
作者 章春芳 业宁
出处 《计算机与信息技术》 2012年第3期13-19,共7页 Computer & Information Technology
基金 江苏省自然科学基金项目(BK2009393) 江苏省青蓝工程学术带头人项目(CXLX11_0525)
  • 相关文献

参考文献14

  • 1刘向娇,吴素萍,刘佳梅.基于OPENMP求解旅行商问题的并行蚁群算法[J].微电子学与计算机,2011,28(7):149-151. 被引量:8
  • 2王磊,曹菡,王长缨.蚁群算法的三种并行模型分析[J].计算机工程,2011,37(12):170-172. 被引量:5
  • 3刘彩云,陈忠,熊杰.基于MPI的并行最大最小蚂蚁系统[J].计算机工程,2010,36(19):200-202. 被引量:3
  • 4Martin Middendorf,Frank Reischle,Hartmut Schmeck.Multi Colony Ant Algorithms[J].Journal of Heuristics.2002(3)
  • 5Dorigo M,Maniezzo V,Colorni A.Ant system: optimization by a colony of coorperating agents[].IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics.1996
  • 6Marco Dorigo,Luca Maria Gambardella.Ant colony system: a cooperative learning approach to the traveling salesman problem[].IEEE Transactions on Evolutionary Computation.1997
  • 7Chang C S,Tian L,Wen F S.A new approach to fault section estimation in power systems using ant system[].Electric Power Systems Research.1999
  • 8GAMBARDELLA L M,DORIGO M.An hybrid ant system for the sequential ordering problem. Technical Report, IDS IA-11-97 . 1997
  • 9Talbi E G,Roux O,Fonlupt C,et al.Parallel ant colonies for the quadratic assignment problem[].Future Generation Computer Systems.2001
  • 10Tsai C F,Tsai C W,Tseng C C.A new hybrid heuristic approach for solving large traveling salesman problem[].Journal of Information Science.2004

二级参考文献21

  • 1单莹,吴建平,王正华.基于SMP集群的多层次并行编程模型与并行优化技术[J].计算机应用研究,2006,23(10):254-256. 被引量:25
  • 2李宝峰,富弘毅,李韬.多核程序设计技术[M].北京:电子工业出版社,2007.
  • 3Colomi A, Dorigo M, Maniezzo V. Distributed Optimization by Ant Colonies[C]//Proc. of European Conference on Artificial Life. Paris, France: [s. n.], 1991.
  • 4Dorigo M, Grambardella L M. Ant Colony System: A Cooperative Learning Approach to the Traveling Salesman Problem[J]. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 1997, 1(1): 53-56.
  • 5Stutzle T, Hoos H. MAX-MIN Ant System and Local Search for the Traveling Salesman Problem[C]//Proc. of International Conference on Evolutionary Computation. Indianapolis, USA: IEEE Press, 1997.
  • 6Bullnheimer B, Kotsis G, Strauss C. Parallelization Strategies for the Ant System[C]//Proc. of Conference on High Performance Software for Nonlinear Optimization: Status and Perspectives. Isehia, Italy: [s. n.], 1997.
  • 7Stutzle T. Parallelization Strategies for Ant Colony Optimization[C]// Proc. of the 5th International Conference on Parallel Problem Solving From Nature. London, UK: Springer-Verlag, 1998.
  • 8Manfrin M. Parallel Ant Colony Optimization for the Traveling Salesman Problem[C]//Proe. of ANTS'06. Brussels, Belgium: [s. n.], 2006.
  • 9Benkner S. Communication Strategies for Parallel Cooperative Ant Colony Optimization on Cluster and Grids[C]//Proc. of PARA'04 Workshop on State-of-the-art in Scientific Computing. Lyngby, Denmark: [s. n.], 2004.
  • 10Middendorf M, Reischel F, Schmeck H. Multi Colony Ant Algorithm[J]. Journal of Heuristics, 2002, 8(3): 305-320.

共引文献12

同被引文献14

引证文献2

二级引证文献3

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部