基于改进FCM和MPI的并行鸡群算法

• 作者: 王龙 闫娜
• 来源期刊: 微型电脑应用
• 关键词: 鸡群算法 模糊聚类 消息传递接口 收敛效率
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 基金项目|FUND PROJECT
• 页码范围: 38-41
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-757X.2021.05.011

摘要

为了有效解决鸡群算法(Chicken Swarm Optimization,CSO)多维复杂优化中收敛效率不高、运算速度慢等缺陷,提出一种基于改进FCM和MPI的并行鸡群算法(MCSO).引入改进FCM,通过设计贪婪聚类初始化策略,以提高聚类结果的质量和鲁棒性;采用改进FCM对鸡群种群进行聚类划分,得到若干个子族群,使得同一子族群内个体具有更多相似性,不同子族群具有更大差异性,在此基础上,建立鸡群等级关系和学习进化策略;构建MPI并行运算架构,子族群独立执行迭代进化计算,在并行运算架构下协同交流信息,以提高算法运算效率.仿真实验结果表明,与其它智能优化算法相比,PCSO算法具有更高的收敛精度和更快的运算速度.