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并行遗行/模拟退火混合算法及其应用
引用本文:温平川,徐晓东,等.并行遗行/模拟退火混合算法及其应用[J].计算机科学,2003,30(3):86-89.
作者姓名:温平川  徐晓东
作者单位:重庆邮电学院,重庆,400065
基金项目:重庆市应用基础基金(D2000-02)
摘    要:1 引言人们常常应用随机优化方法,例如:遗传算法GA(Genetic Algorithms),模拟退火算法SA(Simulated Annealing),爬山算法HC(Hill Climbing),Tabu算法等,解决复杂的非线性函数优化问题。这些方法通常需要大量的计算,从而导致运行时间开销较大。随着计算机及网络技术的高速发展,在高性能计算平台上并行化随机优化方法成为当今研究领域的热门。特别是Beowulf PCs Cluster技术的成熟,为研究人员提供了

关 键 词:混合算法  并行遗传算法  模拟退火算法  随机优化算法  计算机

Parallel Genetic Algorithm / Simulated Annealing Hybrid Algorithm and its Applications
WEN Ping-Chuan XU Xiao-Dong HE Xian-Gang.Parallel Genetic Algorithm / Simulated Annealing Hybrid Algorithm and its Applications[J].Computer Science,2003,30(3):86-89.
Authors:WEN Ping-Chuan XU Xiao-Dong HE Xian-Gang
Abstract:This paper presents a highly hybrid Genetic Algorithm / Simulated Annealing algorithm. This algorithm has been successfully implemented on Beowulf PCs Cluster and applied to a set of standard function optimization problems. From experimental results, it is easily to see that this algorithm proposed by us is not only effective but also robust.
Keywords:Genetic algorithms(GA)  Simulated annealing(SA)  High-performance computing  Message-passing interface (MPI)  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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