8、混合蚁群优化算法的多级并行化与并行分布式实现模型解析

混合蚁群优化算法的多级并行化与并行分布式实现模型解析

在当今的计算领域，生物启发式优化算法因其独特的优势受到了广泛关注。这些算法模拟自然系统的现象和行为，旨在为现实生活中的复杂问题找到近似最优解。然而，将这些算法在并行和分布式计算系统中进行实际应用并非易事。本文将深入探讨混合蚁群优化算法的多级并行化以及并行分布式实现模型的相关内容。

混合蚁群优化算法的多级并行化

并行策略

• 采用5级并行化：
  1. GPU任务并行化 ：助力蚁群构建路径和智能蚁群启发式算法的并行处理。
  2. GPU数据并行化 ：用于更新和挥发信息素以及更新概率。
  3. GPU邻域结构并行化 ：主要用于PLS内部邻域的并行化。
  4. GPU解决方案级并行化 ：在蚁群间交换最优解时更新信息素。
  5. MPI程序并行化 ：实现不同蚁群的并行化，最大程度地分散搜索。
• 为了提升结果，使用MPI进行进程间信息交换。算法会定期选择一个进程中找到的最优解，并使用环形拓扑更新下一个进程中矩阵的信息素。
• 由于每个城市在解中仅被访问一次，因此应用了城市间的解决方案级并行化，并行更新路径中每对城市的信息素。

实验结果

• 平台与测试 ：使用由12