库群长期优化调度的多核并行粒子群算法

• 作者: 唐诗 廖胜利 武新宇 汪明清 程春田
• 来源期刊: 水力发电学报
• 学科: 工学
• 关键词: 长期优化调度 多核并行 Fork/Join PSO
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 页码范围: 78-83
• 分类号: TV697.1+2
• 语种: 中文

摘要

针对粒子群算法(PSO)在库群长期优化调度求解中出现的随机性大、易陷入局部最优等问题,以实际工程中易得到的多核硬件平台为基础,提出了多核并行粒子群算法(MPPSO).该算法充分利用PSO搜索速度快、易于并行等特点,引入多种群并行计算思想保证种群的多样性,采用基于分治策略的Fork/Join框架实现种群分配到不同内核上计算,充分发挥多核CPU的性能优势,通过结果合并获得高质量的优化调度结果和较好的加速效果.乌江流域12座水电站的计算结果表明,该算法能充分利用多核资源,显著提高计算效率和最优解的质量,同时具有并行成本低廉、实现过程简单等优点,是一种实用性很强的有效算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程春田		168	2851	30.0	45.0
2	廖胜利		44	661	15.0	25.0
3	武新宇		46	617	14.0	24.0
4	汪明清		7	53	4.0	7.0
5	唐诗		8	18	2.0	4.0