【24h】

アントコロニー最適化手法の専用ハードウェアの設計と評価

机译:蚁群优化技术专用硬件的设计与评估

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摘要

近年,アリの採餌行動を工学的にモデル化したアントコロニー最適化(ACO)が注目を集めている。 ACOは組み合わせ最適化問題に対して,強力な解探索能力がある。 しかし,非常に多くの繰り返し処理が必要であり,処理時間の問題が内在する。 そこで本研究では高速なACOによる最適化を実現する専用ハードウェアを提案する。 提案するハードウェアでは,各アリエージェントによる並列探索を実現するため,新しくハードウェアを指向した並列ACOアルゴリズムを導入する。さらに,フェロモン情報更新のためのメモリアクセスへのボトルネックを解消するために分散メモリによる新しいフェロモン制御方式を考案する。このように,提案ハードウェアでは,ソフトウェア処理と同等の解探索能力を維持し,高速処理を実現する。 ベンチマークデータを用いた評価実験により,提案ハードウェアの有効性を検証する。
机译:近年来,作为蚁群觅食行为的工程模型的蚁群优化(ACO)引起了人们的关注。 ACO具有强大的解决方案搜索功能,可以解决组合优化问题。但是,这需要大量的重复处理,并且存在处理时间的固有问题。因此,在这项研究中,我们提出了通过高速ACO实现优化的专用硬件。在提出的硬件中,将引入一种新的面向硬件的并行ACO算法,以实现每个盟友代理的并行搜索。此外,为了消除用于更新信息素信息的内存访问瓶颈,我们设计了一种使用分布式内存的新信息素控制方法。这样,所提出的硬件保持了与软件处理相同的解决方案搜索能力,并实现了高速处理。建议的硬件的有效性将通过使用基准数据的评估实验进行验证。

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