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pso的并行算法

发布时间:2019-08-08 20:05 来源:未知 编辑:admin

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  与大多数随机优化算法相似,当适应值评价函数的计算量比较大时,PSO算法的计算量会很大。为了解决该问题,研究者提出了并行PSO算法。与并行遗传算法类似,并行PSO算法也可以有三种并行群体模型:主从并行模型、岛屿群体模型和邻接模型。

  Schutte采用同步实现方式,在计算完一代中所有点的适应值之后才进入下一代。这种并行方法虽然实现简单,但常常会导致并行效率很差。故而有人提出异步方式的并行算法,可以在对数值精度影响不大的条件下提高PSO算法的并行性能。这两种方式采用的都是主从并行模型,其中异步方式在求解上耦合性更高,更容易产生通信瓶颈。

  Baskar提出一种两个子种群并行演化的并发PSO算法,其中一个子种群采用原始的PSO算法,另一个子种群采用基于适应值距离比的PSO算法(FDR-PSO);两个子种群之间频繁地进行信息交换。而El-Abd研究了在子种群中采用局部邻域版本的协作PSO算法,并研究了多种信息交换的方式及其对算法性能的影响。黄芳提出一种基于岛屿群体模型的并行PSO算法,并引入一种集中式迁移策略,提高了求解效率,同时改善了早收敛现象。

  Li提出延迟交换信息的并行算法属于邻接模型,该算法可以提高速度,但可能使得解的质量变差。

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