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粒子群並行算法

與大多數隨機優化算法類似,當適應度評價函數的計算量較大時,PSO算法的計算量也會較大。為了解決這壹問題,研究者提出了並行粒子群算法。類似於並行遺傳算法,並行PSO算法也可以有三種並行種群模型:主從並行模型、孤島種群模型和鄰接模型。

舒特采用同步實現,在壹代計算完所有點的適應度值後進入下壹代。雖然這種並行方法實現簡單,但往往導致並行效率很差。因此,有人提出了異步並行算法,在不影響數值精度的情況下,提高了PSO算法的並行性能。這兩種方式都采用主從並行模式,異步模式在求解時耦合性更強,更容易產生通信瓶頸。

Baskar提出了兩個子種群並行進化的並行PSO算法,其中壹個子種群采用原始PSO算法,另壹個子種群采用基於適應度距離比的PSO算法(FDR-PSO)。兩個亞種群之間信息交流頻繁。El-Abd研究了子種群中局部鄰域版本的協同PSO算法,研究了各種信息交換方式及其對算法性能的影響。黃芳提出了壹種基於孤島群模型的並行粒子群算法,並引入了集中遷移策略,提高了求解效率,改善了早期收斂現象。

李提出延遲信息交換的並行算法屬於鄰接模型,可以提高速度,但可能使解的質量變差。

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