一种新型的求解城市公交路网的并行PSO算法

粒子群算法是求解组合优化的新智能算法,本文以串行粒子群算法机理为核心,结合运筹学旅行商组合优化理论和并行的OpenMP技术,给出一种规划城市公交路网最短路径的并行PSO算法模型。通过Visual Studio 2005中C++编程实现仿真,得到城市公交路网路程权重最短目标,并与串行粒子群算法结果进行比较。实验结果表明,该算法不但能解决城市公交路网问题,而且执行时间短,具有更好的鲁棒性。

并行环境下的同步异步PSO算法

并行计算能够有效地缩减求解大规模问题的时间。文中在介绍了粒子群算法(Particle Swarm Optimization algo-rithm)的基础上,对PSO算法的同步异步模型进行分析,给出了并行环境下的同步异步PSO算法。该并行算法在联想深腾1800大型计算机上测试。实验证明PSO算法具有较高的并行性,并行算法明显提高了求解的速度。

一种并行的正序变异的混合PSO算法研究与应用

为有效解决粒子群算法在求解路网问题时易陷入局部最优的缺点,根据高校地理数据和多核系统并行处理方式,将自平衡策略和变异思想结合且并行化,提出一种并行求解高校路网问题的正序变异的混合PSO算法。该算法引入适合此问题的自平衡正序变异策略且采用并行处理方式,使其生成相互独立子群体且并行求解,来提高算法求解精度,保证算法多样性及收敛,降低计算时间。实验以Visual Studio 2005中C++编程实现仿真,结果表明此算法不但能有效求解高校路网问题,而且比离散PSO算法、并行自平衡PSO算法的解更优。

一种带数据整数规划的新型并行自平衡PSO算法

为有效解决标准粒子群(PSO)算法在进化后期缺乏多样性且精度不高的问题,利用多核系统及实际高校地理数据,给出一种高校数据的整数规划方法及并行自平衡PSO算法模型来并行求解高校路网问题,同时体现算法性能。将自平衡机制采用多核系统并行处理方式生成相互独立的子群体,每个子群体间并行求解,最终生成主群体最优路径即高校路网。在Visual Studio2005.NET环境下用C++编程实现仿真。实验结果表明,此算法从求解精度及计算时间两个重要方面综合改善了算法性能。