基于Internet的并行遗传算法及其关键实现技术

为解决大规模复杂优化问题,针对遗传算法的并行化原理和常用运行平台进行分析,提出了并行遗传算法新的应用平台———Internet,讨论了基于Internet的并行遗传算法(Internet basedparallelgeneticalgorithms,IPGA)实现中的关键问题,并给出其单向环拓扑的具体实现。实验表明,IPGA可显著节约寻优时间,提高寻优质量,并且能够充分利用互联网中闲置的计算机资源,节约运行成本,有助于解决巨量优化问题。     

基于MPI的主从式并行遗传算法框架

遗传算法是一种求解复杂系统优化问题的有效工具．其本身具有的固有并行性，在并行系统构架下有着非常广阔的应用前景。本文对D．L．Carroll的“遗传算法驱动”进行了改进，加入对当前通用消息传递接口MPI的支持，形成了一个可重用的主从式并行遗传算法框架。并且，针对该框架使用通用遗传算法测试函数，在由两台双至强处理器的工作站组成的COW集群上进行了测试。该框架使不具有并行程序设计经验的用户，可以很方便的构造并行遗传算法程序。     

基于蚁群算法的并行测试任务调度

并行测试的任务优化调度是并行测试技术的核心问题.提出了一种用于解决并行测试任务调度问题的改进蚁群算法,通过该算法可以获得测试时间最短的任务调度序列.给出了并行测试任务调度问题的数学模型,设计了启发式函数和状态转移概率的计算公式.采用动态标注方法在搜索过程中加大可行解间的信息素差别,避免算法早熟.给出了应用实例,实际应用表明该算法是有效的,能很好地解决此类多维动态组合优化问题.     

用遗传算法解决并行多机调度问题

对最小化完工时间的并行多机调度问题提出了一种遗传算法,并在问题形成、遗传算法编码、变异方法等方面作了研究,并用计算实例表明遗传算法能适用于大规模并行多机调度问题。     

基于混合遗传退火算法的并行测试任务调度优化

并行测试任务的优化调度是并行测试技术的核心问题之一。可以充分利用混合遗传退火算法优异的全局最优搜索能力来寻找具有最大并行率的并行任务序列。首先,建立了并行测试任务调度问题的数学模型;给出了并行率的定义,设计了一种满足资源约束与任务时序约束的基因编码方法及相应的遗传退火操作方案。最后,对实例进行仿真实验,结果验证了该算法的有效性及优越性。     

基于学习机制的退火并行遗传算法应用研究

本文综合并行遗传算法(PGA)和模拟退火算法(SA)的优点,提出一种新的退火并行混合优化策略(PGASA).该算法克服了并行遗传算法局部搜索能力弱的缺点,在子种群的搜索中引入SA作为GA种群的变异算子,增强和补充了PGA的局部进化能力;同时将机器学习原理引入到混合算法中,增加了种群的平均适值,有效地避免了最优解的丢失,加快了进化速度.针对车间调度中的典型问题进行了仿真,结果证明了新算法的有效性.     

带软时间窗物流配送车辆路径问题的并行遗传算法

针对一般遗传算法在求解有时间窗车辆路径问题时初始种群的单一性,提出一种新的算法.该算法对不同的种群用不同的初始化方法--随机初始化法和构造初始化法,这种算法改变了过去那种种群内部的平衡.并将该算法所得结果与其他算法进行比较,表明该算法的合理性.     

基于正交试验和元胞自动机模型的加速并行遗传算法

针对标准遗传算法中存在早熟收敛、后期收敛速度慢以及解精度低的问题,结合正交试验设计和元胞自动机模型,提出了一种改进的加速并行遗传算法(APGA)。APGA利用正交试验设计确定较好的初始种群,利用元胞自动机模型固有的并行计算能力设计并行遗传算法,借助元胞信息的动态性和多元性实现正交加速过程。仿真结果表明,APGA能够有效地防止早熟收敛,可以极大地提高遗传算法的搜索效率和解的精度。     

并行测试中死锁避免的设计与仿真

设计了一个双通道运算放大器芯片SD358D的并行测试仿真实例。实例中应用USB数据采集卡和HPVEE软件组成的虚拟仪器对两路放大器的三个指标进行并行测试。由于两个测试任务共享仪器资源,容易发生死锁。为了解决并行测试中的死锁问题,首先为并行测试建立Petri网模型,模型中的变迁发射序列与系统任务调度路径一一对应,利用遗传算法搜索模型中无死锁的序列,然后控制系统按照这些无死锁的路径调度测试任务,就可以有效避免死锁的发生。最后通过实验结果,验证了该方法的正确性。     

基于信号参数集最小距离的并行测试任务调度算法

在并行自动化测试系统中,并发执行的多个测试程序会竞争有限的仪器资源,硬件资源的分配与任务调度是并行测试的一个关键问题。而现有的并行任务调度算法不适于高度异构的并行测试系统。本文在面向信号的描述仪器资源与测试需求的基础上,提出了适合于异构系统的基于信号参数集最小距离的任务调度算法,同时给出了该算法的具体实现。实验结果表明,该算法适于异构的并行测试系统。     

无定向拓扑连接的并行遗传算法及其变异算子改进

为解决巨量优化问题,在Internet平台下为并行遗传算法提出一个新的拓扑结构———无定向拓扑连接。该拓扑连接既允许驻留子种群的计算机节点中途退出,又允许新的计算机节点随时参与进化,增强了算法的鲁棒性和容错性能。针对传统浮点变异算子的不足,提出一种新的二元浮点补码变异算子,讨论了它在克服早熟收敛方面的作用。实验表明,提出的算法能显著提高寻优质量,节约寻优时间;新的变异算子能有效阻止遗传算法陷入局部极值,进一步提高了遗传算法的寻优能力。     

一种混沌遗传算法及其在测试生成中的应用

针对标准遗传算法存在的早熟与收敛速度较慢等问题,提出了一种新的混沌遗传算法,该算法利用混沌序列的随机性、遍历性及规律性等特性来控制交叉与变异操作,可有效克服早熟收敛。介绍了一种组合电路测试生成的神经网络模型,以该模型为基础,对所提出的混沌遗传算法在测试生成中的应用进行了详细研究。实验结果表明,所提出的方法能有效克服标准遗传算法中的局部收敛问题,加快了测试生成过程。     

基于多目标遗传算法的卫星成像任务调度技术

针对成像卫星的任务调度问题,考虑多种约束条件,提出了成像任务约束图模型。基于多目标优化和遗传算法思想,提出了一种应用于卫星成像任务调度的多目标遗传算法,详细分析了算法的各个关键步骤的设计思想,能够求得基于成像约束图模型的满意解,生成卫星的优化拍摄计划。卫星成像任务调度原型系统的实现和实验结果验证了该模型和算法的合理性和有效性。     

一种求解作业车间调度问题的混和遗传算法

作业车间调度问题(JSSP)是组合优化问题中的NP难问题。本文提出了以适用于JSSP问题的二进制编码遗传算法为基础,在算法中增加了两种启发式算子:激活算子和瓶颈修复算子,并相应调整算法结构,形成混和遗传算法解决JSSP问题。激活算子以GT算法为依据,将种群中部分个体转化为活动调度个体,是一种较有独创性的新算子;瓶颈修复算子对所得结果进一步优化。算例运行结果表明与其它算法相比,该算法在全局搜索能力和运行效率上都有突出的表现。     

Chaotic migration-based pseudo parallel genetic algorithm and its application in inventory optimization

1.INTRODUCTION Geneticalgorithm(GA)isacomputationmodelsimulat ingevolutionprocessofcreatures.Inspiteofitsremark ableprogress,thetroublecausedbyprematureduring evolutionhasbroughtdifficultyforGAapplications.A sortofmulti populationGAishighlyregardedformaking thebestofparallelstructureandgroupevolvementofGA witheasyimplementation[1].ButPGAhasahighrequest forhardwareenvironmentofmultiprocessorsuchlike Transputernetwork,MIMD,SIMDorLAN[2,3].For thoseoptimizationproblemsoflowerrequestf…     

Model reduction using the genetic algorithmand routh approxi mations

1 .INTRODUCTIONThe exact analysis and design of high-order systemsare oftencomplicated.It is always desirable tosubsti-tute such a high-order systemby a si mplified system.Model reduction problems are ,therefore ,of consider-able interest all along.It may be more realistic that many real systemsare considered to contain pure ti me delays . Whensuch systems are approxi mated by rational models ,this oftenleadsthese modelsto be high order for goodapproxi mation.If a pure ti me delayisintro…