GPU上的维度并行随机吸引策略萤火虫算法  

A dimensionally parallel firefly algorithm with random attraction on GPU

作　　者：刘金[1,2] 吴志健[1,2] 吴双可 王晖[3] 邓长寿[4] 

机构地区：[1]武汉大学软件工程国家重点实验室,湖北武汉430072 [2]武汉大学计算机学院,湖北武汉430072 [3]南昌工程学院信息工程学院,江西南昌330099 [4]九江学院信息科学与技术学院,江西九江332005

出　　处：《计算机工程与科学》2016年第10期1961-1966,共6页Computer Engineering & Science

基　　金：国家自然科学基金(61305150;61364025;61070008);江西省自然科学基金(20142BAB217020);南通市科技局应用研究项目(BK2014057)

摘　　要：随机吸引策略萤火虫算法是一种元启发式优化算法。它优化了标准萤火虫算法,不仅降低了其时间复杂度,而且提高了其优化能力。高维全局优化问题的求解是一个非常耗时的过程,为了减少优化高维问题所需时间,进一步简化了随机吸引策略萤火虫算法,降低了时间复杂度,同时设计了一种维度并行策略,提出了GPU上的维度并行随机吸引策略萤火虫算法。实验结果表明,本算法保持了随机吸引策略萤火虫算法的优化能力,且加速效果明显。The firefly algorithm （FA） with random attraction is a metaheuristic optimization algorithm. It optimizes the standard FA, reduces the computation time complexity and improves the optimization ability of the standard FA. Solving high-dimensional global optimization problem is time consuming. So to reduce the time for solving high-dimensional global optimization problems, we simplify the firefly algorithm with random attraction further, and propose a dimension-parallel firefly algorithm with random attraction on GPU. Experimental results show that the proposed algorithm can reduce the computation time effectively while remaining the same optimization ability as the firefly algorithm with random attraction.

关 键 词：萤火虫算法 CUDA 并行化 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]