[发明专利]基于人工蜂群算法的并行优化处理TSP问题的方法及装置有效
申请号: | 201611141293.0 | 申请日: | 2016-12-12 |
公开(公告)号: | CN106709597B | 公开(公告)日: | 2020-07-03 |
发明(设计)人: | 李德波;冯永新;钟俊;周杰联;湛志钢;殷立宝;李建波 | 申请(专利权)人: | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06N3/00 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 张春水;唐京桥 |
地址: | 510080 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 人工 蜂群 算法 并行 优化 处理 tsp 问题 方法 装置 | ||
1.一种基于人工蜂群算法的并行优化处理TSP问题的方法,其特征在于,包括:
通过MPI接口建立多个并行进程,所述并行进程包括主进程和从进程,通过所述主进程将初始蜜源信息分发给所述从进程,人工蜂群算法的所述初始蜜源信息为TSP的路径序列;
通过所述从进程根据TSP的路径长度确定人工蜂群算法的跟随蜂的搜索的蜜源;
通过所述从进程根据TSP的路径总数及人工蜂群算法的侦察蜂监测到无效蜜源后进行重新随机搜索蜜源以放弃无效蜜源跳出局部最优解;
通过所述主进程获取到所述从进程的返回的非放弃的所有所述蜜源为最优蜜源,所述最优蜜源为所述TSP的最短路径;
通过所述从进程根据TSP的路径总数及人工蜂群算法的侦察蜂监测到无效蜜源后进行重新随机搜索蜜源以放弃无效蜜源跳出局部最优解具体包括:
设定所述侦察蜂的搜索最高限制次数LIMIT,当一所述蜜源在搜索次数达到所述最高限制次数LIMIT后仍未找到更好蜜源,则放弃所述蜜源;
侦察蜂放弃当前蜜源的条件为:其中NP为当前路径总数;
通过所述从进程根据TSP的路径长度确定人工蜂群算法的跟随蜂的搜索的蜜源具体包括:
通过所述从进程根据TSP的路径长度及函数确定人工蜂群算法的跟随蜂的蜜源的收益度蜂;
通过预置概率ρ对所述蜜源进行选择,其中,rank是TSP的一所述蜜源对应的路径的长度排位,path_num则是TSP的路径总数。
2.根据权利要求1所述的基于人工蜂群算法的并行优化处理TSP问题的方法,其特征在于,通过所述主进程获取到所述从进程的返回的非放弃的所有所述蜜源为最优蜜源具体包括:
通过所述主进程获取到所述从进程的返回的非放弃的所有所述蜜源,并同时更新所有从进程的各个所述蜜源信息,收集所有所述蜜源选取所述最优蜜源。
3.根据权利要求1所述的基于人工蜂群算法的并行优化处理TSP问题的方法,其特征在于,通过所述从进程根据TSP的路径长度确定人工蜂群算法的跟随蜂的搜索的蜜源之前还包括:
通过所述从进程进行人工蜂群算法的引领蜂的邻域搜索所述初始蜜源信息。
4.一种基于人工蜂群算法的并行优化处理TSP问题的装置,其特征在于,包括:
进程建立单元,用于通过MPI接口建立多个并行进程,所述并行进程包括主进程和从进程,通过所述主进程将初始蜜源信息分发给所述从进程,人工蜂群算法的所述初始蜜源信息为TSP的路径序列;
跟随蜂单元,用于通过所述从进程根据TSP的路径长度确定人工蜂群算法的跟随蜂的搜索的蜜源;
侦察蜂单元,用于通过所述从进程根据TSP的路径总数及人工蜂群算法的侦察蜂监测到无效蜜源后进行重新随机搜索蜜源以放弃无效蜜源跳出局部最优解;
返回单元,用于通过所述主进程获取到所述从进程的返回的非放弃的所有所述蜜源为最优蜜源,所述最优蜜源为所述TSP的最短路径;
侦察蜂单元,具体用于设定所述侦察蜂的搜索最高限制次数LIMIT,当一所述蜜源在搜索次数达到所述最高限制次数LIMIT后仍未找到更好蜜源,则放弃所述蜜源;
侦察蜂放弃当前蜜源的条件为:其中NP为当前路径总数;
跟随蜂单元具体包括:
第一计算子单元,用于通过所述从进程根据TSP的路径长度及函数确定人工蜂群算法的跟随蜂的蜜源的收益度蜂;
第二计算子单元,用于通过预置概率ρ对所述蜜源进行选择,其中,rank是TSP的一所述蜜源对应的路径的长度排位,path_num则是TSP的路径总数。
5.根据权利要求4所述的基于人工蜂群算法的并行优化处理TSP问题的装置,其特征在于,返回单元,具体用于通过所述主进程获取到所述从进程的返回的非放弃的所有所述蜜源,并同时更新所有从进程的各个所述蜜源信息,收集所有所述蜜源选取所述最优蜜源。
6.根据权利要求4所述的基于人工蜂群算法的并行优化处理TSP问题的装置,其特征在于,还包括:
引领蜂单元,用于通过所述从进程进行人工蜂群算法的引领蜂的邻域搜索所述初始蜜源信息。
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