基于MPI的并行蚁群算法的研究与实现

刘东; 常静; 魏文红; 赵洁

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基于MPI的并行蚁群算法的研究与实现

综合研究 | 更新时间：2026-05-27

- 基于MPI的并行蚁群算法的研究与实现
- Research and Implementation of Parallel Ant Colony Optimization Algorithm Based on MPI
- 广东工业大学学报 2008年25卷第1期页码：38-42
- 作者机构：
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  广东省自然科学基金资助项目(05011896);广东省教育厅自然科学基金资助项目(Z03080)
- DOI：
  中图分类号：
- 网络首发：2008-01-01，
  
  纸质出版：2008
- 稿件说明：
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刘东, 常静, 魏文红, 赵洁. 基于MPI的并行蚁群算法的研究与实现[J]. 广东工业大学学报, 2008, 25(1): 38-42.

Liu Dong, Chang Jing, Wei Wen-hong, et al. Research and Implementation of Parallel Ant Colony Optimization Algorithm Based on MPI[J]. 2008, 25(1): 38-42.
刘东, 常静, 魏文红, 赵洁. 基于MPI的并行蚁群算法的研究与实现[J]. 广东工业大学学报, 2008, 25(1): 38-42. DOI：

Liu Dong, Chang Jing, Wei Wen-hong, et al. Research and Implementation of Parallel Ant Colony Optimization Algorithm Based on MPI[J]. 2008, 25(1): 38-42. DOI：

摘要

在消息传递接口(message passing interface

MPI)的基础上

采用划分蚁群的策略

实现了基于MPI的并行蚁群算法

并对该算法采用旅行商问题进行了实验.实验结果表明

使用并行计算技术

可以很好地提高运行速度.

Abstract

In this paper

parallel strategy is used develop parallel ant colony optimization algorithm based on Message Passing Interface.The Traveling Salesman Problem is experimented using our system.The results demonstrate that our algorithm is superior to the existing ant colony optimization algorithm and has better running time by using parallel computing.

关键词

Keywords

references

张静乐,王世卿,王乐. 具有新型遗传特征的蚁群算法[J]. 微计算机信息. 2006(05)

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