一种基于GPU加速的细粒度并行蚁群算法

• 作者: 庞占龙 李建明 胡祥培 钱昆明
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 蚁群算法 并行处理 图形处理器 细粒度
• 年，卷（期）: 2009,（8）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1132-1136
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5000字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-0920.2009.08.003

摘要

为改善蚁群算法对大规模旅行商问题的求解性能,提出一种基于图形处理器(GPU)加速的细粒度并行蚁群算法.将并行蚁群算法求解过程转化为统一计算设备架构的线程块并行执行过程,使得蚁群算法在GPU中加速执行.实验结果表明,该算法能提高全局搜索能力,增大细粒度并行蚁群算法的蚂蚁规模,从而提高了算法的运算速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡祥培	大连理工大学系统工程研究所	125	2935	29.0	50.0
2	钱昆明	大连理工大学电子与信息工程学院	10	108	6.0	10.0
3	李建明	大连理工大学电子与信息工程学院	12	210	9.0	12.0
4	庞占龙	大连理工大学电子与信息工程学院	1	19	1.0	1.0