基于GPU加速的细粒度并行人工蜂群算法.pdf

【基于GPU加速的细粒度并行人工蜂群算法】 人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）是一种受到自然界蜜蜂采蜜行为启发的优化算法，由Karakoglu在2005年提出。这种算法在解决大规模数据和高复杂度问题时，具有较少的控制参数和较强的鲁棒性。然而，由于其迭代过程中的计算密集型特性，当面对大规模问题时，执行效率较低，需要大量的计算时间。 为了提升ABC算法的运行效率，研究者们提出了基于GPU（Graphics Processing Unit）加速的并行化策略。GPU原本是设计用于图形处理的硬件，但因其并行计算能力强大，近年来被广泛应用于科学计算和数据处理领域。通过使用OpenCL（Open Computing Language）编程模型，可以充分利用GPU的并行处理能力来加速计算密集型任务。 在本文中，作者将每只采蜜蜂映射到OpenCL的一个工作组，这意味着每个工作组负责一部分计算任务。同时，跟随蜂采用了局部轮盘赌选择策略，这种方法有助于在并行环境中保持算法的多样性，避免过早收敛。通过这种方式，人工蜂群算法能够在GPU上并行执行，显著提高了运算速度。 实验结果表明，这种基于GPU加速的细粒度并行ABC算法在优化效果和运行速度上都有所提升。这种并行化方法对于处理大规模问题和复杂优化任务尤其有效，能够缩短计算时间，提高计算资源的利用率，对于实时或计算要求高的应用具有重要意义。 此外，文章还讨论了如何将这种并行化策略应用到实际问题中，如石油勘探开发等领域的数据处理。通过与中国石油化工股份有限公司的合作，研究人员在多波地震技术领域进行了实际应用，验证了并行ABC算法的可行性和优越性。 关键词：人工蜂群算法、并行处理、图形处理器、开放计算语言 该研究对理解和应用GPU加速的并行算法提供了理论支持和实践指导，对于优化问题的求解，特别是涉及大量数据处理和复杂计算场景的领域，有着重要的参考价值。未来的研究可能会进一步探索如何优化并行化策略，提高GPU资源的利用效率，以及如何将这种方法扩展到其他类型的群体智能算法。