کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4956837 | 1364712 | 2016 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Hybrid swarm intelligent parallel algorithm research based on multi-core clusters
ترجمه فارسی عنوان
تجزیه و تحلیل هیبرید هوشمند الگوریتم موازی بر اساس خوشه های چند هسته ای
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
الگوریتم ماهیگیری مصنوعی، الگوریتم پرورش زنبور عسل مصنوعی، بهینه سازی، الگوریتم هوشمند ترکیبی ترکیبی، الگوریتم موازی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
شبکه های کامپیوتری و ارتباطات
چکیده انگلیسی
In order to solve poor fine searching capacity of artificial fish swarm algorithm and artificial bee colony swarm algorithm in late state to result in insufficient local optimization, hybrid swarm intelligent parallel algorithm research based on multi-core clusters is proposed; Then, reverse learning mechanism is introduced in early stage of algorithm, initialized swarms are evenly distributed, and swarms are randomly divided into two groups to make interactive learning strategy accelerates rate of convergence, and basic artificial fish swarm algorithm and artificial bee colony swarm algorithm are used to make global searching. In late stage of algorithm, niches artificial fish swarm algorithm and Random Perturbation Artificial Bee Colony are used to make local fine searching to the solution obtained in early stage; On this basis, MPI+OpenMP+STM parallel programming model based on multi-core clusters is established for parallel design and analysis. Finally, stimulation experiment indicates optimizing efficiency of this algorithm is higher than single artificial fish swarm algorithm and artificial bee colony swarm algorithm.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Microprocessors and Microsystems - Volume 47, Part A, November 2016, Pages 151-160
Journal: Microprocessors and Microsystems - Volume 47, Part A, November 2016, Pages 151-160
نویسندگان
Li Wenjing, Bi Yingzhou, Zhu Xiaofeng, Yuan Chang-an, Zhang Xiang-bo,