粗粒度并行遗传算法迁移算子的一种改进

给出粗粒度并行遗传算法对于子种群间迁移策略的一种改进,即每隔一定的进化代数,各子种群与公共池交换最佳个体和代表个体.改进后的迁移算子淡化了子种群间交换个体时的拓扑结构,提高了各子种群的多样性.对复杂非线性函数求极值的仿真结果表明,改进迁移算子后的粗粒度并行遗传算法相对于固定拓扑结构的粗粒度并行遗传算法,得到最优解的进化代数提前,并且最优解的质量有所提高.     

叠前弹性波反演非线性优化方法

针对传统遗传算法自身存在的早熟收敛、搜索空间小以及计算效率低的问题,在保证算法收敛和最大限度地搜索模型空间的基础上,对遗传算子采取相应策略进行了改进,并通过界约束以增加解的稳定性.为了提高计算效率,采用粗粒度并行遗传算法,将并行计算机的高速并行性和遗传算法固有的并行性相结合,进行多种群并行搜索.选择合适的迁移拓扑结构和迁移策略,构建了并行模型,并给出了改进后并行遗传算法的设计流程图及详细算法描述.采用该算法进行了叠前弹性波反演的实际计算,取得了良好的效果.     

基于改进GA的K-均值聚类算法

利用遗传算法或免疫规划算法解决初始聚类中心是较好的方法,但容易出现局部早熟现象．为了克服以上缺点,借助免疫机制的优点,将免疫原理的选择操作机制引入遗传算法中,提出基于改进遗传的K-均值聚类算法,该方法结合K-均值算法的高效性和改进遗传算法的全局优化能力,较好地解决了聚类中心优化问题．试验结果表明,本算法能够有效改善聚类质量．     

用遗传算法改进的RBF神经网络在语音识别系统中的应用

针对传统的RBF网络求取隐层基函数中心的K-均值聚类算法的缺点,利用遗传算法的全局搜索性能,将遗传算法用于RBF网络的训练过程.由于简单遗传算法存在收敛速度慢及不能收敛到全局最优解等不足,引入自然数编码的自适应遗传算法,加快网络的训练速度.将该算法应用到语音识别系统中,实验结果表明:使用该方法的识别结果优于使用K-均值聚类算法选取质心的RBF网络的识别结果.     

并行遗传算法及其在关联规则挖掘中的应用

介绍了并行遗传算法的思想及四种并行模型：主从式模型、粗粒度模型、细粒度模型及混合模型,讨论了并行遗传算法在关联规则挖掘中的应用。     

并行遗传算法收敛性分析及优化

针对并行遗传算法（parallel genetic algorithms，PGA）容易出现收敛过快和陷入局部最优解的问题，综合多种不同进化策略遗传算法之所长，设计了一种混合的粗粒度并行遗传算法。该算法由多个独立的子群体组成，各个子群体并行的、独立的、按照不同的遗传进化策略进化，每隔一定的时间，在子群体之间进行最优个体的迁移，促进群体的共同进化，并抑制群体早熟。在PVM环境下，用该算法实现函数优化问题，仿真实验数据表明了其有效性．     

基于MPICH平台的多种群并行遗传算法

提出了一种基于集群系统的多种群并行遗传算法，在集群系统的软件开发环境MPICH上构建了多种群粗粒度并行遗传算法框架．采用全局迁移方式交换通信域中各子群体的个体信息，并通过模拟退火规则来确定迁移代频．利用该算法框架对一类优化问题——N维目标函数的最小值问题，给出了具体的实现方法．最后对该类问题的两个实例进行了测试，基于该实例的测试数据对论文提出的算法进行了性能分析．结果显示，算法具有线性加速比，而且解的精度随着并行进程数量的增多而提高．     

面向agent的并行GA

讨论了面向agent的并行遗传算法(GA)模型,该模型属于粗粒度的并行模型,并提出了算法的实现方法 与经典粗粒度孤岛并行GA的对比分析结果表明,基于该模型的并行GA具有通讯代价小、子群体间信息交换充分等特点 此外,该模型采用多智能体技术,用agent表示群体中的个体,简化了问题,便于实现 图2,参10     

混合并行遗传算法在多文档文摘中的应用

提出了一种基于改进混合并行遗传算法的多文档文摘方法.该方法将k-means聚类算法的高效、局部搜索特性,和并行遗传算法的全局优化能力有机结合,解决了k-means算法对初始聚类中心的选择较为敏感,易于陷入局部最优等问题,提高了多文档聚类算法的效率和精确度.     

基于并行遗传算法的KNN分类方法

针对KNN的K值难以确定的问题,提出一种基于并行遗传算法的KNN分类方法.该方法采用粗粒度模型的并行遗传算法进行设计,通过种群内的遗传、变异和种群间的并行进化、联姻得到优化的K值和分类结果.实验结果表明,该方法有效的提高了KNN算法的分类效果,是一种精确高效的分类方法.     

一个异步的PGD算法

分析了并行优化算法中同步运算与异步运算的优缺点。提出完全异步的PGD算法。并且在一定的条件下。给出了算法的收敛性证明。最后结合大规模分布式并行计算机系统曙光-2000做出数值试验。结果说明异步的并行优化算法的效率高于同步的算法。     

机组组合的扩散并行遗传算法

研究了在细粒度并行机上的扩散并行遗传算法．遗传算法中个体为矩阵个体,选种采用竞争法．并行处理机拓扑结构为三维网格．对一个十机系统的机组组合问题进行了串行模拟,结果表明,当最大遗传代数或并行处理机个数增大时,均可找到更好的解,同时加速比也得以提高,且异步法优于同步法．     

并行运算策略在同步发电机任务调度中的应用

本文以同步发电机为研究对象,通过对模型系统结构的构建和分割,建立起数学模型仿真的任务调度图,并结合动态负载平衡调度策略,进行了同步发电机的任务调度,通过对并行运算的加速比和并行效率进行分析,从而验证了并行运算在同步发电机任务调度仿真中应用的可行性。     

CFSM模型的有限自动机语义

研究CFSM模型的自动机语义,提出了一种从CFSM到自动机转换的算法。该算法的核心思想是构造一个包含控制自动机、输入自动机、输出自动机的有限状态自动机系统,利用自动机的同步性模拟CFSM的异步行为。本文的工作为进一步利用自动机理论和工具对CFSM模型进行分析和验证奠定了基础。     

一种并行计算通信优化策略

为了解决在ABEEMσπ模型电荷分布计算中,基于Cholesky分解并行算法在通信过程中不断增长引起的通信开销和同步开销问题,采用linux并行计算集群系统层通信优化方法,设计并实现了系统层零拷贝通讯优化方法,以及可卸载的LKM模块机制缩短开发和测试时间,减少数据拷贝冗余的基于地址映射的零拷贝技术,解决了通讯延迟等问题。测试结果表明:基于零拷贝的通讯优化方法保证了数据信息的及时性、高效性与准确性,大大提高了Cholesky分解并行算法的通信性能。     

求多项式全部零点的异步并行算法

基于用圆盘算术求多项式全部零点的并行Halley迭代法虽然避免了颇为费事的圆盘开方运算，能同时求得多项式全部零点的带误差估计的近似值，并且具有很高的收敛速度，但它是同步并行算法。这里用圆盘算术构造了一种求多项式全部零点的异步并行算法，并在与Halley迭代法类似的条件下建立了它的收敛性定理。该算法不仅保持了Halley迭代法的优点，而且具有更好的并行性。     

Realistic efficiency evaluations for parallel computations under workstation cluster

In recent years high performance scientific computing under workstation cluster connected by local area network is becoming a hot point. Owing to both the longer latency and the higher overhead for protocol processing compared with the powerful single workstation capacity, it is becoming severe important to keep balance not only for numerical load but also for communication load, and to overlap communications with computations while parallel computing. Hence, our efficiency evaluation rules must discover these capacities of a given parallel algorithm in order to optimize, the existed algorithm to attain its highest parallel efficiency. The traditional efficiency evaluation rules can not succeed in this work any more. Fortunately, thanks to Culler's detail discuss in LogP model about interconnection networks for MPP systems, we present a system of efficiency evaluation rules for parallel computations under workstation cluster with PVm3.0 parallel software framework in this paper. These rules can satisfy above acquirements successfully. At last, two typical synchronous and asynchronous applications are designed to verify the validity of these rules under 4 SGIs workstations cluster connected by Ethernet.     

交互式VOD系统差速同步控制策略

针对视频点播的业务特性,提出一种新的基于多点广播的视频显示差速同步控制策略,并给出基本的实现算法,它综合了VOD的交互性（异步启动和VCR控制）,QoS、系统资源和网络带宽等因素,该方法可以有效地降低等待延时,自动调节系统并发流的数目,从而提高系统资源和网络带宽利用率,算分析和模拟实验说明了该方法的可行性和有效性。     

常微分方程（组）的RunaeKutta异步并行算法及在多Transputer系统上的实现

并行算法的研究应以实用性、可实现性以及最大的并行处理效率为出发点．在解常微分方程（组）ＲｕｎｇｅＫｕｔｔａ并行算法的基础上进一步提出了一种针对Ｔｒａｎｓｐｕｔｅｒ并行多处理机系统实现的异步并行算法，该算法可划分成若干ＯＣＣＡＭ并发进程一一映射到多个处理机上且进程间采用异步通讯机制．作为一个应用实例，文中用ＯＣＣＡＭ语言编写了三阶ＲｕｎｇｅＫｕｔｔａ异步并行算法程序，做了算例，并获得了令人满意的结果．实例表明，由于该算法避免了进程间同步通讯等待所需的时间开销，而使算法的效率得以提高．