以基于MPI的并行蚁群算法求解TSP问题.pdf

科学论坛 Science Forum 以基于MPI的并行蚁群 7）利用全局信息素更新方法对最优 路径上的信息素做更新 ； 8）使用 MPI_Barrier（）函数的路障机 算法求解TSP问题 制对集合中的进程同步 ； 9）使用 MPI_Reduce（）函数的规约操 作来收集局部进程中的最优路径信息 ； 宋毅军 湖南大学信息科学与工程学院 410012 10）使用 MPI_Bcast（）函数进行广播 操作统一局部进程中的最优路径信息 ； END WHILE 【文章摘要】 群算法，各蚁群在运算时候没有信息交 使用 MPI_Reduce（）函数的规约操作 蚁群算法是新兴的仿生进化算 流，这样各个蚁群之间是独立进行的，并 来得到当前进程集合中的有哪些信誉好的足球投注网站到的最优 法，具有并行计算、正反馈等特点，与 且实现了 MMAS 蚁群算法，从算法结果上 路径 ；输出最短路径的城市顺序和长度 ； 其它各种启发式算法相比该算法具 来看，该方法体现了一定的效率。文献 [7] END 有明显的优越性。该文将实现蚁群算 中对 ACS 做了并行实现，使用的是数据并 法的并行化，并用来求解 TSP 问题，结 行的方法，把一个蚁群中的所有蚂蚁平分 三、算法实现 果证明能显著提高蚁群算法的收敛 为 q 个子蚁群，然后使用 q 个处理器来并 在并行蚁群算法中需要设定的参数 速度。 行计算，所有的子蚁群都有自己的数据结 主要有蚂蚁数量 m，全局挥发因子，局部挥 构，使用的是相同的蚁群算法，该算法使 发因子 ρ1、ρ2，启发函数权重 α、β. 这 【关键词】 用了局部和全部的信息素更新方法，在一 里选用了 n=70 个节点的实例数据，对影 蚁群算法；并行；TSP；MPI 定的迭代次数后利用蚁群有哪些信誉好的足球投注网站到的最好 响算法的各个参数进行研究 . 并选取 st70 路径对信息素矩阵进行更新。