Международный журнал роевого интеллекта и эволюционных вычислений

Абстрактный

Анализ производительности и настройка для распараллеливания оптимизации муравьиной колонии с использованием Open MP

Ахмед А. Абуэльфараг, Валид Мохамед Али и Ашраф Г. Эльбиали

Аннотация Алгоритм оптимизации колонии муравьев (ACO) — это мягкая вычислительная метаэвристика, которая относится к методам роевого интеллекта. ACO доказала хорошую производительность при решении определенных NP-трудных задач за полиномиальное время. В этой статье представлен анализ, проектирование и реализация ACO как параллельной Me-эвристики с использованием фреймворка Open MP. Для повышения эффективности распараллеливания ACO рассматриваются различные связанные аспекты, включая планирование потоков, опасности гонки и эффективную настройку эффективного числа потоков. Представлен пример решения задачи коммивояжера (TSP) с использованием различных конфигураций для оценки производительности предлагаемого подхода. Экспериментальные результаты показывают значительное ускорение времени выполнения более чем в 3 раза по сравнению с последовательной реализацией.