基于机群计算的导热反问题并行遗传算法

遗传算法具有天然的易并行性,因此,当问题比较复杂或者初始种群规模比较大的时候,通常会将遗传算法并行化。但是并行机的代价高,普及面狭窄,因而选择机群系统作为并行计算的主体,是一个简单有效的办法。通过导热反问题的并行遗传算法研究了机群计算的并行效率和加速比。     

机群环境下的并行K-means算法

针对串行K-means算法已难以适应海量数据的聚类分析,基于机群环境下提出了一种并行K-means算法,采用数据并行策略,引入自适应的数据划分思想,动态地实现了各节点间的负载平衡,从理论分析以及实验结果两个方面验证了该算法的高效率。     

并行化遗传算法研究

并行遗传算法（Parallel Genetic Algorithms,PGA）广泛应用于解决各种优化问题。给出了遗传算法并行化目的描述,做出并行性分析。详细介绍遗传算法三种结构化并行模型：踏脚石模型,岛屿模型,邻接模型。最后给出并行遗传算法的硬件支持环境及性能评价。     

一种基于约束机制的通用并行遗传算法

虽然目前流行的几种并行遗传算法模型在一定程度上解决了遗传算法的速度瓶颈,但是现有的并行遗传算法模型要求服务器对各个种群(或处理器)不断地协调和交换信息,因此带来了很多资源的浪费.另外目前的并行遗传算法模型没有很好的可扩展性,不能充分保留各种遗传算法的优势和特点.因此研究如何减少并行遗传算法因通信所带来的资源消耗,是进一步提高并行遗传算法效率的主要途径.另外研究并设计一个通用的并行遗传算法模型,使并行遗传算法的可扩展性,可维护性得到提高,充分利用现有遗传算法的研究成果,减少软件复用的代价,是进一步使并行遗传算法得到广泛应用的关键.     

基于小种群策略的并行遗传算法

遗传算法作为一种基于生物进化机制的自适应算法,适用于各类复杂系统的优化计算。然而标准遗传算法所具有的易早熟、易陷入局部最优等问题,在一定程度上限制了遗传算法的推广和使用。在对遗传算子做出改进的基础上,提出了一种基于小种群策略的并行遗传算法,从而有效地提高了遗传算法的执行效率和性能。     

解非对称矩阵特征值问题的并行NSM-APA算法

在矩阵特征值分布理论和APA算法的基础上,给出了一种求非对称实矩阵特征值问题的并行NSM-APA算法,理论分析和在PVM下的数值结果表明,该算法比基于矩阵特征值分布理论的二分法收敛快,而且有较高的加速比.     

基于DNA计算的遗传算法解决最小生成树问题

给出了最小生成树问题（MST）的一个基于混合DNA计算的遗传算法模型。在该模型中,为了对最小生成树的解进行编码和解码,通过引入DNA计算,提出了一种最小生成树问题的改进遗传算法编码方案,该方案吸收了DNA计算和遗传算法的优点,具有固定的长度。为了搜索需要的最佳编码,引入遗传算法搜索技术,并给出了自适应的交叉算子和变异算子。最后,根据最小生成树问题的特点,通过实例仿真验证了所提出的基于DNA计算的遗传算法的有效性     

解对称矩阵特征值问题的并行SM—APA算法

在二分法和APA算法的基础上,给出了一种求实对称矩阵特征值问题的并行SM-APA算法,理论分析和在PVM下的数值结果表明,我们的算法比二分法快,而且有较高的加速比.     

并行遗传算法在软件可靠性优化中的应用

遗传算法,也就是通过模仿大自然中的遗传学算法来建立的一种能够进行随机搜索工作的运算技术,这种技术尤其适用于在进行组合优化的问题进行近优解的计算过程中。遗传算法已经经过了多年的实践应用,通过这些应用我们发现,它有着远超 GA 这一类的计算技术的运算能力,能够较好的处理大规模的运算,本篇文章主要针对遗传算法的并行执行过程进行了深入的研究,以期为其他项目在计算的过程中提供一定的参考。     

并行遗传算法在模拟有源滤波器设计中的应用

提出了一种基于岛屿群体模型的并行遗传算法,该算法克服了以往采用基本遗传算法存在易早熟、收敛速度慢的不足,具有较高的加速比和运算效率.将其应用到模拟有源滤波器参数的优化设计中,仿真结果验证了算法的有效性.     

基于下降搜索的混合遗传算法求解装箱问题

研究一种在基本遗传算法中嵌入下降搜索算子形成的混合遗传算法。这种优化算法是在传统遗传算法的全局随机搜索基础上,借鉴利用每一代群体中最劣个体所包含的优化信息作为下降搜索方向来优化种群。实验证明,该混合算法可以加快算法的收敛速度,具有良好的优化性质和函数适应能力,是解决装箱问题的一种有效途径。     

在Linux下构造并行计算平台及开发并行程序

Linux是一个非常优秀的操作系统，其上的PVM也是目前最流行的并行编程语言之一．借助Linux构建并行计算系统，以及在Linux平台下开发PVM并行程序．     

基于量子遗传算法的一类非线性lp问题的求解方法

文章构造了求解非线性lp问题的新方法——量子遗传法。给出了具体的量子遗传算法步骤,并且结合文献[6]相关算例,将用量子遗传算法求解出的结果与其对比分析,结果显示量子遗传算法求在解非线性lp问题是十分有效和实用的。     

热传导方程紧差分格式的区域分解算法

对热传导方程的紧差分格式在特殊情形下采用区域分解算法,把求解区域分成多个子域,且在不同子域中采用不同的计算步长,并给出相应的先验误差估计式。     

基于区域分解的共轭梯度法的有限元结构分析并行计算

1 Introduction Large and complex engineering problems often needmuch computation ti me and storage to run on ordinaryuniprocessor computers . Even if they can be solved ,powerful computation capability is required to obtainaccurate and reliable results within reasonable ti me .Parallel computing can meet requirements of high per-formance computing[1].Various types of parallel hard-ware architectures have been developed and parallelalgorithms adapted to these hardware architecturesproposed[2 ,3…     

Parallel computing for finite element structural analysis using conjugategradient method based on domain decomposition

1 Introduction Large and complex engineering problems often needmuch computation ti me and storage to run on ordinaryuniprocessor computers . Even if they can be solved ,powerful computation capability is required to obtainaccurate and reliable results within reasonable ti me .Parallel computing can meet requirements of high per-formance computing[1].Various types of parallel hard-ware architectures have been developed and parallelalgorithms adapted to these hardware architecturesproposed[2 ,3…     

基于交货期的并行机器生产调度规则的研究

针对生产调度中拖期问题,通过研究在生产过程中引起拖期的因素,制定调度规则,并提出以调度规则为基因位,采用遗传算法实现对生产车间的优化组合,从而获得客户的最大满意度。     

一种基于排序的新型遗传算法

提出了一种新型遗传算法,算法的遗传操作是基于排序的模式下进行的,且根据每代种群的集中度对种群进行一定数量的突变.最后对几个标准函数进行了试算,结果表明算法具有良好的效果.     

遗传算法求解旅行商问题的一个新方法

提出了利用遗传算法求解TSP问题的一个新方法,该方法采用二进制编码,并巧妙地设计了一种解码算法,不仅可以使得种群进化,而且扩大了搜索的空间。实验表明,比起传统的遗传算法,新方法的性能有显著改善。