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、后期搜索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(PDN-AFS).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(DN-AFS)算法;然后根据多核机群的并行编程模型(MPI+OpenMP),对DN-AFS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.