【摘 要】
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模拟退火算法由于有很好的数学特性——以概率 1收敛于全局最优值 ,再加上其算法本身与特定的问题无关 ,因此被广泛地用于各种组合优化问题 .但是 ,模拟退火算法又具有收敛速
【机 构】
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清华大学计算机科学与技术系,清华大学材料科学与工程学院
【基金项目】
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教育部博士后科学基金;清华大学骨干人才支持计划资助
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模拟退火算法由于有很好的数学特性——以概率 1收敛于全局最优值 ,再加上其算法本身与特定的问题无关 ,因此被广泛地用于各种组合优化问题 .但是 ,模拟退火算法又具有收敛速度慢 ,执行时间长 ,算法性能与初始值有关及参数敏感等缺点 ,使得它在不少应用中成为一种低效甚至是不可行的算法 .文中提出一种混合 SPMD模拟退火算法 ,在克服经典模拟退火算法内在串行性的同时 ,进一步和下山法结合起来 ,并综合多种优化方法 ,在一定的处理机规模内取得了可扩展的并行效果 ,显著提高了算法的收敛速度 ,克服了算法性能对初始值和参数选择的过分依赖 ,在提高算法性能的同时 ,方便了算法的使用 .该算法已在一个机群系统 THNPSC- 1上得以实现 ,并在材料科学的一个定量电子晶体学研究问题中得到应用 ,降低了该问题的求解时间 ,提高了求解质量 .
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