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摘要:
蚁群算法在处理大规模TSP(Traveling Salesman Problem)问题时耗时较长,为了解决这一不足,给出一种基于多核环境下的并行优化算法.采用OpenMp并行优化技术对蚁群算法中最为耗时的循环迭代和循环赋值部分进行改进,减少其运算时间,同时利用粗粒度并行策略和PC机多核的优势将具有一定规模的小蚁群分配到对应的处理器上,使其并行执行,并且在适当时机让各处理器上的蚁群进行相互间的通信.通过实验证明,改进后的并行蚁群算法程序执行时间明显缩短,执行效率显著提高.由此可见,改进后的并行蚁群算法是可行有效的.
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文献信息
篇名 蚁群算法解决TSP问题的并行化研究与实现
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 蚁群算法 TSP问题 多核 OpenMp 并行优化
年,卷(期) 2011,(5) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 72-74,78
页数 分类号 TP39
字数 3518字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2011.05.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘羽 桂林理工大学信息科学与工程学院 29 105 6.0 8.0
2 张军 桂林理工大学信息科学与工程学院 27 153 5.0 12.0
3 卢奉良 桂林理工大学信息科学与工程学院 1 9 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
蚁群算法
TSP问题
多核
OpenMp
并行优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
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40
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