基于多核机群的人工鱼群并行算法

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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
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