【摘 要】
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模拟退火算法具有跳出局部最优解的特点,也存在收敛速度慢、搜索时间长等问题。为了改进这一问题,本文在模拟退火算法的基本原理基础上,针对模拟退火算法的收敛性问题,提出带
【基金项目】
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福建省自然科学基金“大规模林火蔓延模拟的并行计算”(No.2012D081);福建农林大学科技创新专项基金(No.CXZX2016031)资助
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模拟退火算法具有跳出局部最优解的特点,也存在收敛速度慢、搜索时间长等问题。为了改进这一问题,本文在模拟退火算法的基本原理基础上,针对模拟退火算法的收敛性问题,提出带记忆的模拟退火算法对模拟退火算法进行改进用以解决TSP问题。算法改进之后,考虑到搜索时间长的问题,本文提出在改进的算法基础上进行MPI的并行化设计,用以提高改进后的模拟退火算法搜索效率,减少时间消耗。结果显示改进后的并行模拟退火算法有效的减少了算法的搜索时间,提高了算法的搜索效率。
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