异步模拟退火的遗传算法研究

为克服遗传算法(GA)局部搜索能力差和混合遗传算法计算效率低的不足,提出一个异步混合遗传算法框架。该框架主要由遗传算法、小生境操作和模拟退火三部分组成,模拟退火相对遗传算法和小生境操作采用异步执行方式。并行计算环境由两台计算机通过交换机连接构成,一台计算机计算遗传算法和小生境操作,另外一台计算机计算模拟退火,两台计算机之间通过并行虚拟机进行数据交换。以旅行商问题(TSP)作为算例,实验结果验证了新算法的有效性和高效性。     

多核CPU环境下小生境混合遗传算法的研究*

为克服遗传算法的缺点,利用小生境的启发作用,引入改进的模拟退火操作,构造了一个兼顾全局搜索与局部探测的混合遗传算法。针对该算法内在的良好并行性及串行计算难以发挥多核CPU计算优势的问题,将遗传操作和模拟退火操作设计成并行计算形式,利用OpenMP将其线程化。对TSP的求解验证了该算法的有效性,并行算法的加速比和计算效率随着TSP规模的增加而显著提高。     

多核CPU下基因库的多种群遗传算法

近年来,多种群遗传算法被广泛地应用到各领域中,鉴于该算法的有效性,在其基础上提出了一种用于在多核CPU环境下求解TSP问题的多种群遗传算法,利用接收到的最优个体构建基因库,种群之间通过共享基因库来实现种群间信息的交流.通过对TSP问题求解的数值实验表明:提出的算法提高了求解质量,而且在效率上也具有很大的优势.     

基于DNA计算的混合遗传算法研究*

提出一种混合遗传算法。该算法从微观策略和宏观遗传策略两方面考虑,在微观方面将DNA计算引入到交叉算子和变异算子中;在宏观方面提出一种以遗传算法流程为基础,引入改进的小生境模拟退火操作,构造合理的混合框架。典型算例的实验结果表明,该算法有效,收敛性好。     

一种改进的多目标混合遗传算法及应用

在NSGA-II算法中引入自适应交叉算子和自适应变异算子,将模拟退火算法与改进的NSGA-II算法相结合,并应用到武器装备供应合同商的选择与评价中。实验结果表明,非劣解在目标空间分布均匀,算法收敛性好,为求解武器装备供应合同商选择的多目标问题提供了一种有效的工具。     

分布式并行计算环境下混合遗传算法的研究

为提高混合遗传算法的计算效率和求解质量,提出一个并行混合遗传算法框架。该框架主要由遗传算法、小生境操作和单纯形3部分组成,遗传算法和小生境操作采用串行执行方式,单纯形采用分布式并行执行方式。分布式并行计算环境由4台计算机通过交换机连接构成,并设计了一个动态任务调度方案。一个典型工程算例验证了新算法的有效性,并且在分布式并行环境下取得了较好的加速比和并行效率。