基于GPU的共享信息素矩阵多蚁群算法

在研究并行蚁群信息素交流方法的基础上,提出了一种适于GPU统一计算架构模型的多蚁群算法。采用多个同构和异构蚁群共享同一信息素矩阵的交流策略,解决信息素多样性和算法性能之间的矛盾。在路径探索阶段,多只获得迭代最优解且差异较大的蚂蚁共同释放信息素,以利群体多样性;在路径开发阶段,获得唯一全局最优解的蚂蚁释放信息素,以利迅速收敛。多蚁群映射到GPU的线程块而群内蚂蚁对应块内多线程。以MMAS和ACS混合为例给出了该策略下信息素初始化和动态界限的新方法,证明了算法是值收敛和解收敛的。在标准TSP问题实例上的实验评测表明,该算法不仅提升了性能,在充分收敛条件下获得了更高质量的解。