混合分布式并行遺傳算法的研究與應(yīng)用.pdf

1、遺傳算法(GA)作為一門新興學(xué)科，從二十世紀(jì)八十年代開始迅速發(fā)展。遺傳算法是一種用于解決優(yōu)化問題的并行尋優(yōu)算法，已被廣泛用于解決各類NP問題。 但標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法仍然存在一些缺陷。為了克服這些缺陷，本文設(shè)計(jì)了一個(gè)全新的混合遺傳算法SEGA，這一算法在進(jìn)化方式上與傳統(tǒng)的混合遺傳算法明顯不同，然后，用馬爾可夫鏈的有關(guān)知識對SEGA算法進(jìn)行數(shù)學(xué)分析。它綜合了遺傳算法和鄰域搜索算法各自優(yōu)勢的全局搜索算法。它即有遺傳算法的全局搜索能力，又有高

2、效的局部搜索能力。該算法較好的解決了兩種不同算法結(jié)合所產(chǎn)生的矛盾。通過實(shí)驗(yàn)表明，該算法具有良好的全局尋優(yōu)性能。 隨著問題規(guī)模的不斷擴(kuò)大，面對復(fù)雜度越來越高的搜索空間，遺傳算法在優(yōu)化效率和求解質(zhì)量上都顯得“力不從心”。為解決大規(guī)模復(fù)雜優(yōu)化問題，本文就并行遺傳算法的并行化原理和應(yīng)用平臺進(jìn)行分析，并結(jié)合SEGA算法和分布式遺傳算法兩種思想提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的分布式遺傳算法(ExtendedNetwork-basedDistribu