基于GPU改进的并行人工蜂群算法

相对于先前的并行人工蜂群算法进行了一些改进,主要采用OpenCL本地内存、并行规约等技术,提出了一种基于图形处理器（GPU）改进的并行人工蜂群算法．该算法将采蜜蜂映射为OpenCL一个工作项,跟随蜂采用右邻域优先的局部选择机制．实验结果表明：文中提出的改进并行人工蜂群算法提高了算法的执行效率,收敛速度得到提升．     

基于GPU 改进的并行人工蜂群算法

针对搜索引擎后台的移动代理从互联网中抓取信息资源时,存在对URL字符串处理能力的不足,提出了一种快速处理存取数据的散列算法,通过在真实值和键值之间建立一一对应关系,快速把进入到移动代理队列中的字符串转化为一种线性表结构,改善队列处理字符串的能力．在Heritrix 框架基础上,利用Eclipse 3.3 开发平台实现了相应功能．实验结果表明: 在加入快速散列算法之后,移动代理在搜索效率和抓取速度等方面得到明显提高.