共享并行粒子群算法在多核环境下的优化
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更新于2024-08-12
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"多核环境下并行粒子群算法 (2015年),何莉、刘晓东、李松阳、张倚发表于《计算机应用》2015年第35卷第9期,该论文提出了共享并行粒子群(Shared-PSO)算法,以解决串行粒子群算法在处理大规模问题时效率低下的问题。通过利用多核处理器的并行计算能力,算法设计了共享区和粒子随机替换策略,提高了粒子信息的交流效率,并且具有良好的通用性,适用于多种串行粒子群算法。实验结果显示,新算法在CEC 2014标准优化测试集上的执行时间仅为串行算法的四分之一,显著提升了粒子群算法的执行效率,拓宽了其应用领域。"
正文:
粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的全局优化算法,源于对鸟群和鱼群等自然群体行为的模拟。在单核心计算环境中,PSO算法通常采用序列方式执行,当处理大规模或复杂问题时,其计算效率较低,导致运行时间过长。为了应对这一挑战,"多核环境下并行粒子群算法"提出了共享并行粒子群算法,旨在充分利用现代多核处理器的并行计算能力。
共享并行粒子群算法的核心思想是将粒子群分为多个子群,每个子群分配到不同的处理器核心上进行并行计算。通过设置共享区,不同子群的粒子可以交换信息,从而促进了全局最优解的探索。此外,算法引入了粒子随机替换策略,即在一定的概率下,子群间的粒子会随机交换位置,进一步增强了种群的多样性,防止早熟收敛。
在算法设计上,Shared-PSO保持了基本PSO算法的框架,同时考虑到并行环境下的通信和同步问题。其通用性体现在,可以接纳各种串行PSO算法的更新规则,使得算法具有更强的适应性和灵活性。实验结果表明,这种并行化方法显著减少了算法的运行时间,提高了优化效率,对于解决高维度和大规模优化问题尤其有利。
此外,该研究还指出,由于Shared-PSO算法的成功实施,粒子群优化技术可以更广泛地应用于工程优化、机器学习、模式识别、神经网络训练等需要大量计算的领域。这不仅提高了问题求解的速度,也使得原本因计算资源限制而无法应用PSO的复杂问题得以解决。
"多核环境下并行粒子群算法"通过并行计算和信息共享策略,成功改进了传统PSO算法的性能,为优化计算提供了新的解决方案。该研究为后续的并行优化算法设计提供了理论依据和实践参考,对于推动群体智能算法的发展具有积极意义。
2021-09-29 上传
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