降維式自主遷移并行遺傳算法的研究.pdf

1、計算機的發(fā)展大大減輕了繁瑣的計算工作，當前許多問題都可以使用計算機輕松解決。然而，大規(guī)模的NP難問題一直都是計算的瓶頸。因此，人們開始把原本獨立的一項工作細分到多個計算機上同時計算以縮短運算時間，這就是并行的目的。并行技術的發(fā)展為大規(guī)模優(yōu)化問題的求解提供了一個廣闊的前景，目前人們已經(jīng)提出了多種采用并行技術的優(yōu)化算法，如并行禁忌搜索算法、并行模擬退火算法、并行遺傳算法、并行粒子群算法等，這些算法在一定程度上都取得了良好的優(yōu)化效果。

2、 并行優(yōu)化算法是一種以優(yōu)化算法為基礎，利用并行計算技術，把問題分解到各個處理器進行處理的算法。問題規(guī)模和復雜程度的不斷提高，使得簡單串行遺傳算法的搜索過程成倍地延長，求解性能急劇下降。因此，本文以遺傳算法為藍本，提出一種降維式自主遷移并行遺傳算法，該算法對高維問題進行并行降維優(yōu)化，其新穎的具有協(xié)作性質的信息遷移機制，能更好地融合各個處理器的優(yōu)化信息。通過對3種不同的遷移內(nèi)容選擇方法和11個30維的連續(xù)函數(shù)進行測試，并把測試結果與傳統(tǒng)的串