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      遺傳算法如何進(jìn)行設(shè)計(jì)和其并行的實(shí)現(xiàn)

      2018-12-18 | rar | 6.31 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　遺傳算法（Genetic Algorithm-- GA） ，是模擬達(dá)爾文的遺傳選擇和自然淘汰的生物進(jìn)化過程的計(jì)算模型。

      　　傳統(tǒng)的遺傳算法雖然具有隱含的并行性，但目前大多為串行遺傳算法。串行遺傳算法在解決一些實(shí)際問題時(shí)，由于需要較多的個(gè)體數(shù)量和大量的計(jì)算，使得進(jìn)化過程比較緩慢，難以達(dá)到實(shí)時(shí)的要求。因此并行遺傳算法（ Parallel Genetic Alogrithm PGA）就受到了較大的重視，并且已經(jīng)成為目前遺傳算法研究的主要課題。遺傳算法與并行計(jì)算機(jī)相結(jié)合，能把并行機(jī)的高速性和遺傳算法固有的并行性兩者的長處彼此結(jié)合起來。

      　　本論文設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了簡單遺傳算法（GA），和并行遺傳算法（PGA） 兩個(gè)例子。包括：

      　　1. Rosenbrock函 數(shù)。2. TSP問題。

      遺傳算法 計(jì)算機(jī) 函數(shù)
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