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将微粒群算法与并行计算模型相结合,基于三种不同的并行计算模型(带中央控制器的并行计算模型、环形结构带缓存区的并行计算模型、BSP并行计算模型),设计出相应的并行微粒群算法,并对并行算法性能进行详细分析。大量实验表明:子种群之间的通讯周期是个重要的可变参数,当选取合适时,能提高解的质量以及算法的收敛性和最优性。 相似文献
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受并行遗传算法的启发,文章设计和实现了一种基于环形结构带缓存器模型的并行微粒群算法。它基于一种单向环结构的拓扑连接,可以保证优良粒子在子种群问的扩散,丰富种群的多样性。仿真实验的结果表明.该并行算法不仅有效地提高了求解效率,而且在一定程度上改善了早熟现象,算法的各项性能与微粒群算法相比有了很大提高。 相似文献
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