群蚊子追踪算法

为利用高性能计算平台解决大规模复杂性问题,提出群蚊子追踪算法(GMHSA)。GMHSA是受到蚊子吸血行为的启发,以信息动力学为基础而提出的智能优化算法,涉及最大最小公平性及群体交互行为。利用群体分类机制,引入决策权概念,在整个种群中选择领导群体。利用领导力函数进行博弈,保持自身优越性,同时摆脱局部最优解。通过旅行商问题(TSP)对该算法进行测试,与其他智能优化算法进行对比,16节点并行实验中其加速比最高能达到15.8,接近线性加速比;而且GMHSA模型可直接用于运输问题等实际优化问题。结果表明GMHSA具有高度并行性及扩展性,是一种解决涉及行为的复杂优化问题的有效方法。