【摘 要】
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本文通过对传统粒子群算法(PSO)的分析,在GPU(Graphic Process Unit)上设计了基于一般反向学习策略的粒子群算法,并用于求解大规模优化问题.主要思想是通过一般反向学习策略
【机 构】
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武汉大学软件工程国家重点实验室; 江西财经大学软件与通信工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61070008);江西省科技支撑项目(2009BHB16400);山西省高校基金资助项目(200900294)
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本文通过对传统粒子群算法(PSO)的分析,在GPU(Graphic Process Unit)上设计了基于一般反向学习策略的粒子群算法,并用于求解大规模优化问题.主要思想是通过一般反向学习策略转化当前解空间,提高算法找到最优解的几率,同时使用GPU大量线程并行来加速收敛速度.对比数值实验表明,对于求解大规模高维的优化问题,本文算法比其他智能算法具有更好的精度和更快的收敛速度.
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