并行粒子群优化算法的设计与实现

摘要

对粒子群优化算法的并行实现进行了研究与讨论，在曙光3000大型计算机上采用MPI并行计算环境进行了测试。该算法采用了Master-Slave并行模式，主进程主要完成种群随机初始化、任务的分发和根据适应值进行粒子的选择，从进程主要完成粒子适应值的计算。实验结果表明算法具有较高的并行性，不仅提高了求解的速度和解的质量，而且得到了较满意的加速比。