并行遗传算法综述

并行遗传算法综述王大明毛宗源（华南理工大学自动化系,５１０６４１,广州）关键词：遗传算法;并行;进化算法中图分类号：ＴＰ１８遗传算法是一类基于自然选择和遗传学原理的有效搜索方法,许多领域成功地应用遗传算法得到了问题的满意解．虽然ＧＡｓ通常能在合理的时...     

基于十进制编码改进的遗传算法

遗传算法在数据挖掘中有着重要的地位．用遗传算法进行数据挖掘需要经过许多代的进化，从而获得较优的解。基于二进制基础的遗传算法在对二进制码进行操作时花费了不少时间，尤其是在完成染色体的交叉，变异过程中对染色体的处理时，需要花费不少时间．文章提出用十进制替换二进制处理对染色体的操作，用简单的数字运算完成对染色体的交叉和变异操作，从而达到提高遗传算法速度的效果。     

一种新的伪并行遗传算法

利用混沌序列的伪随机性,将混沌引入伪并行遗传算法,提出了伪并行混沌遗传算法。对3个检测函数的仿真实验表明该算法能较好地克服早熟现象及收敛速度慢的问题,优于伪并行遗传算法、显著优于标准遗传算法。     

自适应并行遗传算法实现有源滤波器的设计

提出一种改进的自适应并行遗传算法,通过设计自适应算子自动调节交叉和变异概率,采用基于岛屿交换模型实现多种群间信息交换,提高了种群的多样性和健壮性.将该方法用于滤波器的参数优化设计,给出4阶切比雪夫低通滤波器的设计结果,比较各种算法的性能,证明该算法收敛速度快,精度高,有效地克服了早熟现象.     

基于自适应并行遗传算法优化设计的有源滤波器

提出一种用于有源滤波器的改进自适应并行遗传算法设计.引入了两个自适应算子:其一根据进化过程实现交叉和变异概率的自动调节;其二通过设计随机个体集和健壮个体集,实现种群个体的多样性和保护适应度高的个体不被破坏.采用基于岛屿的交换模型实现多种群间信息交换,扩大了种群的规模和相应的搜索空间.给出了利用该方法设计四阶切比雪夫低通滤波器的设计结果,并与基本遗传算法进行了比较实验,结果表明该算法收敛速度快、精度高,有效地克服了早熟现象.为大规模有源滤波器设计提供了方法上的支持.     

并行多种群模糊遗传算法参数

为改善标准遗传算法的求解效率,提出了一种基于6模糊控制器(6FLC-MDPFGA:6 Fuxy Logic Controllers-Multi-Deme Parallel Fuxxy Genetic Algorithm)的并行多种群自适应遗传算法,并利用MPI(Message PassingInterface)技术建立了一个COW(Cluster Of Workstation)集群,将算法在该硬件平台上进行了实现.通过对该算法的迁移率、迁移间隔等并行参数的试验研究,得出了在特定条件下参数选择的经验值和规律,定性分析了不同参数选择对于求解结果的不同影响.在演示算法组合优化实时应用可行性的同时,试验结果可为算法实际应用参数选择提供参考.     

十进制遗传算法的收敛性分析

十进制遗传算法是一种模拟生物进化的最优化搜索方法 ,由于其稳定性好、不需要计算目标函数的导数和能处理多维数值问题 ,十进制遗传算法在科学研究和工程技术中得到了广泛运用。通过对十进制遗传算法的收敛性进行分析 ,为改进十进制遗传算法奠定了理论基础     

基于十进制编码改进的遗传算法

遗传算法在数据挖掘中有着重要的地位.用遗传算法进行数据挖掘需要经过许多代的进化,从而获得较优的解.基于二进制基础的遗传算法在对二进制码进行操作时花费了不少时间,尤其是在完成染色体的交叉,变异过程中对染色体的处理时,需要花费不少时间.文章提出用十进制替换二进制处理对染色体的操作,用简单的数字运算完成对染色体的交叉和变异操作,从而达到提高遗传算法速度的效果.     

基于自适应伪并行遗传算法的动力学参数识别

为研究结构动力学参数识别问题,引入一种新的度量种群多样性的指标,构造了新的自适应遗传算子,结合伪并行遗传算法,改进了遗传算法的全局收敛性和收敛速度;利用ANSYS程序的参数编程,将其成功应用于动力学模型中弹性模量和阻尼的识别.数值试验表明,该方法具有满意的识别效果,并具有较强的抗噪能力,可用于工程实际.     

基于克服过早收敛的自适应并行遗传算法

为了克服遗传算法中存在的主要问题即过早收敛（过早收敛使得一些优秀个体或基因过早地被排除掉,从而导致搜索范围缩小及局部最优,影响了进一步搜索）,从控制参数的改进着手,提出了多种群并行进化及自适应调整控制参数相结合的思想。克服了以往定常参数单种群进化的不足,综合了不同特性种群进化的长处,使得过早收敛问题得以缓解,同时又提高了搜索的范围和效率。     

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     

A new evolutionary algorithm based on the decimal coding

Traditional Evolutionary Algorithm (EAs) is based on the binary code, real number code, structure code and so on. But these coding strategies have their own advantages and disadvantages for the optimization of functions. In this paper a new Decimal Coding Strategy (DCS), which is convenient for space division and alterable precision, was proposed, and the theory analysis of its implicit parallelism and convergence was also discussed. We also redesign several genetic operators for the decimal code. In order to utilize the historial information of the existing individuals in the process of evolution and avoid repeated exploring, the strategies of space shrinking and precision alterable, are adopted. Finally, the evolutionary algorithm based on decimal coding (DCEAs) was applied to the optimization of functions, the optimization of parameter, mixed-integer nonlinear programming. Comparison with traditional GAs was made and the experimental results show that the performances of DCEAS are better than the tradition GAs. Foundation item: Supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 69703011) Biography: Dong Wen-yong (1973-), male Ph. D. candidate, research direction: parallel algorithms, evolutionary computation, computer simulation.     

并行的嵌套式遗传算法在库存路径问题中的应用

文章考虑了一个供应商和其多个分销子公司组成的2级供应链分配系统,商品通过有容量限制单一型号车辆从供应商到各个分销子公司,利用约数策略和遗传算法,达到"智能分区"的效果;在路径处理上,采取分担运输和直运相结合的策略,解决了订货量大于车载容量时面临的难题;在需求不变(供求不变)的情况下,给出几个成本因素对算法进行有效性分析,得出相应结论,并对并行和串行算法进行比较和优劣分析.     

基于改进自适应遗传算法求解移动机器人路径的优化问题

通过对遗传算法进行自适应改进,计算出能够随时适应的遗传算子,克服了传统遗传算法的早熟收敛问题.通过运用序号法设定各货位在工作环境中的位置,建立移动机器人拣选作业的数学模型,运用改进自适应遗传算法对初始路径进行改进,得出最优解,并运用Matlab遗传算法工具箱对此进行仿真.实验结果表明,此方法收敛速度快,可以获得全局最优...     

改进的遗传算法选择算子

为了进一步提高遗传算法选择算子的选优能力,本文在传统轮盘赌的基础上提出了一种基于排序的多轮轮盘赌选择算子,加入了多轮转盘的思想,并利用对上代种群进行排序增加优秀个体的选择概率,从而在提高了算子的选优能力同时也减少了随机性所产生的误差;随后本文将此算子与最佳个体保存法的思想相结合,进一步提出了无放回的基于排序的多轮轮盘赌选择算子,达到了既能够选出最好个体又能够保证种群多样性的效果.实验表明,与传统轮盘赌算子相比较,新方法能够有效地提高遗传算法的收敛速度.     

基于自适应正交局部搜索算子的混合遗传算法

基于遗传算法的动态特性和正交设计的思想,提出了能根据当前进化的种群状态自适应调整局部搜索空间大小的正交局部搜索算子。对结合了自适应正交局部搜索算子的混合遗传算法进行了经典的多峰值测试函数的性能测试,结果表明,混合算法在获得的解的准确性和收敛速度上均优于标准遗传算法。     

基于分布式并行遗传算法的相对波阻抗反演方法

目的研究地震相对波阻抗反演的优化方法。方法比较遗传算法二进制编码、实数编码在最优个体保存策略、随机均匀分布选择、分散交叉、高斯变异和分布式并行方案下的全局寻优能力。结果实数编码分布式并行遗传算法优于基本遗传算法,用该方法对数值模型和实际地震剖面进行波阻抗参数反演,验证了分布式并行遗传算法的有效性、优越性。结论基于分布式并行遗传算法的相对波阻抗反演,为遗传算法在地震属性的优化研究中提供了一种改进思路。     

基于自适应遗传算法的拟态蜜罐演化策略

借鉴生物遗传进化现象,将遗传算法引入拟态蜜罐系统中,提出了基于自适应遗传算法的拟态蜜罐演化策略,详细讨论了拟态蜜罐系统演化中特征形式化编码、遗传算子设计、适应度函数、演化触发控制与终止条件等关键问题,设计实现了具有自适应遗传演化功能的拟态蜜罐原型系统并进行了原型测试,实验数据表明了基于自适应遗传算法的拟态蜜罐演化策略具有良好的自适应性和有效性.     

一种改进的自适应并行干扰抵消算法

分析了LMS算法用于部分并行干扰抵消器(PIC)的不足，提出了一种采用变步长LMS自适应算法的改进方案。该方案利用变步长自适应算法收敛速度快且具有较小稳态误差的特点，使计算出来的部分干扰抵消系数更可靠。实验结果表明，本文提出的改进方案，在误码率性能方面优于传统PIC方法。