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基于视觉反馈与行为记忆的GPU并行蚁群算法

作　者: 程童
导　师: 郭禾
学　校: 大连理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 蚁群算法 视知觉 累积学习理论 行为记忆 GPU 并行算法
分类号: TP301.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


蚁群优化算法(Ant Colony Optimization algorithm, ACO)是解决组合优化问题最有效的方法之一,在诸如数据挖掘,路由寻址等领域取得了较好的应用。然而,传统蚁群算法存在的收敛速度慢、寻优能力不足的问题始终制约着蚁群算法的发展,在应对大规模及超大规模优化问题时力不能及。因此,蚁群算法的优化成为该领域长期以来的研究热点,其主要手段有两种：一是对蚁群算法模型的改进；二是对算法进行并行化改造。本文首先在分析现有改进算法的基础上,结合人类视知觉的相关理论及罗伯特·M·加涅(Robert M. Gagne)所提出的累积学习理论,建立了一种具备视觉反馈和行为记忆的蚁群算法新模型VM-MMACO(Visual-Memory based Max-Min Ant Colony Optimization Algorithm),使得蚂蚁能够通过人工视觉过滤寻路过程中的信息素噪声。增强搜索质量,同时,通过反复的探路行为学习经验,在后续的迭代过程中,通过经验压缩寻路范围,加快收敛速度；其次,使用CUDA(Compute Unified Device Architecture)在GPU环境下对新模型进行并行化改造。CUDA是由NVIDIA公司给出的针对GPU通用计算的解决方案,可以充分利用GPU硬件的并行计算能力,大幅缩短计算所需的时间。在这一部分,本文给出了新模型所对应的CUDA并行模型及相关实验。经过大量与传统改进策略的对比实验发现,新算法在求解质量与求解时间上均有较大程度改进,同时给出证明,新算法没有提高原有算法的复杂度。通过在GPU上的实验表明,相对于原有改进策略,新模型的可并行化程度更高,可以获得更大的加速比。

全文目录


摘要  4-5Abstract  5-8引言  8-101 蚁群算法介绍及其研究现状  10-18  1.1 TSP问题  10-11  1.2 经典蚁群优化算法  11-14    1.2.1 基本蚂蚁系统  11-12    1.2.2 最大最小蚂蚁系统  12-13    1.2.3 蚁群系统  13    1.2.4 基于排列的蚂蚁系统  13-14    1.2.5 精英蚂蚁系统  14  1.3 串行ACO研究现状  14-17    1.3.1 基于信息素扩散的蚁群算法  14    1.3.2 改进扩散蚁群算法  14-15    1.3.3 近似骨架导向蚁群算法  15-16    1.3.4 基于全局与局部蚂蚁的蚁群算法  16    1.3.5 具备感觉和知觉特征的蚁群算法  16-17  1.4 GPU并行ACO研究现状  17-18    1.4.1 基于GPU的最大最小蚁群算法  17    1.4.2 基于GPU加速的细粒度并行蚁群算法  17    1.4.3 基于All-In-Roulette选择算法的GPU并行蚁群优化算法  17-182 基于视觉反馈与行为记忆的蚁群算法  18-29  2.1 VM-MMACO算法基本原理  18-20  2.2 VM-MMACO算法相关理论  20-26    2.2.1 视觉形成机制及抽象模型  20-23    2.2.2 累积学习理论及抽象模型  23-26  2.3 VM-MMACO算法模型  26-293 GPU环境下并行VM-MMACO算法  29-42  3.1 GPU物理结构及与其它并行平台对比  29-31    3.1.1 GPU物理结构  29-30    3.1.2 与多核CPU的对比  30    3.1.3 与分布式集群的区别  30-31    3.1.4 GPU的优势  31  3.2 CUDA编程模型及技术要点  31-35    3.2.1 CUDA编程模型  31-33    3.2.2 编程要点  33-35  3.3 基于GPU的VM-MMACO并行算法  35-424 实验与结果分析  42-52  4.1 VM-MMACO仿真实验结果  42-48    4.1.1 VM-MMACO仿真  42-45    4.1.2 与其它蚁群算法的对比  45-46    4.1.3 参数取值对VM-MMACO算法的影响  46-48  4.2 GPU下VM-MMACO实验结果  48-52    4.2.1 与GPU环境下MMACO的对比  48-50    4.2.2 与串行环境下VM-MMACO的对比  50-52结论  52-53参考文献  53-55附录A 程序代码  55-74攻读硕士学位期间发表学术论文情况  74-75致谢  75-76

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 一般性问题 > 理论、方法 > 算法理论
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