基于MIC卡的人工鱼群算法并行处理TSP问题的方法及装置

    公开(公告)号:CN106600054A

    公开(公告)日:2017-04-26

    申请号:CN201611141307.9

    申请日:2016-12-12

    CPC classification number: G06Q10/04

    Abstract: 本发明实施例公开了一种基于MIC卡的人工鱼群算法并行处理TSP问题的方法及装置,通过MIC卡进行初始化鱼群及初始化MPI处理;通过MPI根据初始化鱼群后随机生成的人工鱼群的行为准则进行嗅觉识别确定邻居人工鱼数目;通过MPI对邻居人工鱼数目进行追尾行为的确定,并对追尾行为的确定的人工鱼进行群聚行为、觅食行为处理;通过MPI获取到追尾行为、群聚行为、觅食行为处理后确定的最优解人工鱼群状态值,解决了目前的算法都只支持串行运算,对于一些较大计算量的算法,效率往往就比较低,及现存的人工鱼群算法在针对旅行商问题上并没有很完美的性能优化以及最优结果,同时,目前的并行优化技术,在CPU上,受到芯片计算单元数量的限制,导致的在处理大规模的计算时,难以高效率地执行的技术问题。

    基于人工蜂群算法的并行优化处理TSP问题的方法及装置

    公开(公告)号:CN106709597A

    公开(公告)日:2017-05-24

    申请号:CN201611141293.0

    申请日:2016-12-12

    CPC classification number: G06Q10/047 G06N3/006

    Abstract: 本发明实施例公开了一种基于人工蜂群算法的并行优化处理TSP问题的方法及装置,解决了目前对于像解空间随问题规模增大而呈指数增长的NP难题,由于硬件核心的工艺制作已经到达瓶颈,导致的难以通过对单个核心的制造来提高性能的技术问题。本发明实施例方法包括:通过MPI接口建立多个并行进程,通过主进程将初始蜜源信息分发给从进程;通过从进程根据TSP的路径长度确定人工蜂群算法的跟随蜂的搜索的蜜源;通过从进程根据TSP的路径总数及人工蜂群算法的侦察蜂监测到无效蜜源后进行重新随机搜索的蜜源以放弃无效蜜源跳出局部最优解;通过主进程获取到从进程的返回的非放弃的所有蜜源为最优蜜源,最优蜜源为TSP的最短路径。

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