基于异构平台的并行最大最小蚁群算法

摘要

最大最小蚂蚁系统(Max-min Ant System,MMAS)是一种性能优良的启发式算法,常用于解决组合优化问题.当解决的目标问题规模较大、迭代轮次较多时,最大最小蚁群算法存在运行时间长的缺点.试验以开源串行包ACOTSP为基准,利用GPU多线程并发的优势,采用并行蚂蚁策略将MMAS在CPU-GPU协同异构计算平台上并发实现.算法在GPU上运行时的影响因素,如数据传输、内存层次、库函数调用等,也得到有效分析,并作出针对性优化.试验最终取得了高达13倍的加速,表明并行MMAS策略具有高效性和实用性.