स्वार्म इंटेलिजेंस और इवोल्यूशनरी कंप्यूटेशन का अंतर्राष्ट्रीय जर्नल

अमूर्त

ओपन एमपी का उपयोग करके चींटी कॉलोनी अनुकूलन के समानांतरीकरण के लिए प्रदर्शन विश्लेषण और ट्यूनिंग

अहमद ए अबूएलफराग, वालिद मोहम्मद अली, और अशरफ जी एल्बियाली

सार एंट कॉलोनी ऑप्टिमाइजेशन एल्गोरिदम (ACO) एक सॉफ्ट कंप्यूटिंग मेट ह्यूरिस्टिक है जो झुंड खुफिया विधियों से संबंधित है। ACO ने बहुपद समय में कुछ NP-कठिन समस्याओं को हल करने में एक अच्छा प्रदर्शन साबित किया है। यह पेपर ओपन MP फ्रेमवर्क का उपयोग करके समानांतर मी-ह्यूरिस्टिक्स के रूप में ACO का विश्लेषण, डिज़ाइन और कार्यान्वयन प्रस्तुत करता है। ACO समानांतरीकरण की दक्षता में सुधार करने के लिए, थ्रेड्स की शेड्यूलिंग, रेस हैज़र्ड्स और थ्रेड्स की प्रभावी संख्या की कुशल ट्यूनिंग सहित विभिन्न संबंधित पहलुओं की जाँच की जाती है। प्रस्तावित दृष्टिकोण के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए विभिन्न कॉन्फ़िगरेशन का उपयोग करके ट्रैवलिंग सेल्समैन समस्या (TSP) को हल करने का एक केस स्टडी प्रस्तुत किया गया है। प्रायोगिक परिणाम अनुक्रमिक कार्यान्वयन की तुलना में 3 गुना से अधिक निष्पादन समय में एक महत्वपूर्ण गति दिखाते हैं।