基于多核机群的人工鱼群并行算法.docVIP

基于多核机群的人工鱼群并行算法 　　摘要：针对人工鱼群算法在复杂多峰函数优化问题上寻优精度低、后期有哪些信誉好的足球投注网站能力减弱且运行时间长等问题，提出一种基于多核机群的人工鱼群并行算法（PDNAFS）首先对人工鱼群算法的优势与不足进行分析，采用动态权衡因子策略并适时引入小生境机制，提出一种新的人工鱼群（DNAFS）算法；然后根据多核机群的并行编程模型（MPI+OpenMP），对DNAFS算法进行并行设计与分析，提出基于多核机群的人工鱼群并行算法；最后在多核机群环境下进行仿真实验实验结果表明：该算法有效地提高了复杂多峰函数优化问题的收敛速度和寻优性能，并获得了较高的加速比 　　关键词：人工鱼群算法； 动态权衡因子； 小生境； 并行算法； MPI+OpenMP 　　中图分类号：TP301.6； TP18 文献标志码：A 　　0引言 　　函数优化问题是在工程、数学中普遍存在的一类优化问题，传统的优化方法对目标函数要求苛刻且对于复杂多峰函数的优化有效性低人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm， AFSA）的提出，为多峰复杂函数的优化提供了一种有效手段该算法在有哪些信誉好的足球投注网站空间的问题上有一定的自适应能力[1]，并且算法对初值的设定要求不高，初值随机产生或设定成固定值都可以但是AFSA的寻优精度不高，算法在运行后期有哪些信誉好的足球投注网站速度慢，盲目性较大近年来许多学者对算法进行了不同方面的改进：文献[2]采用优胜劣汰策略筛选精英人工鱼群，以及对觅食行为进行改进，结合模式有哪些信誉好的足球投注网站法提高了算法有哪些信誉好的足球投注网站最优解的精度；文献[3]提出了一种改进的人工鱼群算法，通过引入变异算子策略和消亡操作对部分个体进行重新初始化或变异，具有较好的优化性能，但是算法的收敛时间还有待提高；文献[4]提出了一种新的小生境人工鱼群（Niche Artificial Fish Swarm，NAFS）算法，通过引入小生境排挤机制来维持种群的多样性，提高了算法的收敛精度，但是算法执行的随机性较强，使得算法后期有哪些信誉好的足球投注网站的稳定性较差；文献[5]提出一种基于图形处理器（Graphic Processing Unit，GPU）加速的并行人工鱼群算法，通过人工鱼的个体寻优进行并行化设计，提高了算法的运行速度，但是人工鱼算法的随机化程度很高，从而产生了影响负载均衡的多分支问题目前的人工鱼群算法在获取问题的精确解以及运行时间上的能力相对较差，制约了人工鱼群算法的应用 　　为此，本文提出基于多核机群的人工鱼群并行算法，以解决大规模复杂多峰函数优化问题 　　1相关工作 　　1.1人工鱼群算法基本思想 　　1）觅食行为 　　2）聚群行为 　　3）追尾行为 　　4）行为选择 　　根据所要解决问题的性质，人工鱼探索其当前所处的环境状况并进行评价，从而从1）～3）中选择一个合适的行为执行 　　5）公告板 　　公告板记录人工鱼最优状态gbest，各人工鱼每次寻优完成后就比较自身状态与公告板状态，若较优，则用自身状态取代公告板状态 　　1.2人工鱼群算法优势与不足 　　1）人工鱼视野与步长对算法收敛性的影响 　　视野（visual）与步长（step）对算法的收敛性能有着较大的影响，较大的视野有利于人工鱼发现全局极值并收敛，较小的视野又可以使算法收敛到较好的结果步长是0到step之间的随机值，这样虽然能够降低参数的敏感度，但是在算法运行前期可能产生的过小步长不利于算法早期的快速收敛，过大的步长又可能引起震荡现象的出现[6]所以在视野与步长参数的设置上可以根据实际情况在开始时使用较大的视野与步长使算法快速收敛，然后逐渐减小视野与步长的值来提高算法的收敛精度 　　2）种群多样性对算法收敛性的影响 　　种群的多样性对AFSA寻优性能有明显影响，算法在运行前期，种群的多样性相对较强，收敛速度相对较快，但是随着算法的运行，大量鱼群聚集于局部最优点周围且不易跳出，造成种群多样性降低，从而导致求解数据精度变差因此通过保持种群的多样性来提高算法的收敛性能是一种有效的手段 　　1.3小生境技术 　　小生境[7-9]原指在生物界中，相同种类的生物生活在一起，从而形成一个小的生活环境，不同种类的个体则分离开科学研究中，小生境技术表现为：在一个固定规模的群体中形成许多子种群，每个子种群对应问题的子任务，每个子任务即是对应找出一个峰值这样就避免大量数据聚集于局部最优点附近而造成种群多样性减少，因此可以考虑在算法中适时地引入基于共享机制的小生境技术来增加种群多样性基于共享机制的选择策略如下： 　　1）计算个体之间的海明距离，生成小生境群体； 　　2）小生境内执行寻优运算； 　　3）利用共享机制更新个体的适应度值，对于适应度值低的个体施加罚函数来增加其淘汰率 　　2新的人工鱼群算法DNAFS