并行遗传算法的层次模型
一种理想并行遗传算法模型
1999年5月JOU RNAL O F SO FTW A R E M ay1999 一种理想并行遗传算法模型X侯广坤 骆江鹏(中山大学计算机科学系 广州 510275)摘要 文章讨论了并行遗传算法的迁移现象及群体规模估算模型,分析了迁移的过程,揭示了迁移的实质,并提出了在理想条件下的迁移计算模型.基于迁移计算模型导出了粗粒度并行遗传算法进化质量估量模型.实验结果表明,模型比较准确地预测了在特定领域进化质量的变化趋势.关键词 粗粒度并行遗传算法,积木块,迁移模式,子群体连接拓扑结构,群体规模估算模型.中图法分类号 T P18粗粒度并行遗传算法(coarse2grained parallel genetic algo rithm s)是指,将单一的大群体分割成多个子群体(subpopu lati on),各子群体分别独立进化一段时间,在相互交换一些个体后继续进化,这个个体交换过程被称为迁移(m igrati on).粗粒度并行遗传算法也通常被称为“分布式”遗传算法.并行遗传算法因其性能较串行遗传算法(serial GA s)优越,且实现比较方便,所以一直很受重视.Grefen stette于1981年最早讨论了如何实现并行遗传算法,并提出了4种实现并行的算法,其中第4种就是粗粒度并行遗传算法.1985年,Gro sso对粗粒度并行遗传算法进行了比较系统的研究.Gro sso提出的迁移模式包括了隔代迁移及延迟迁移,并证明隔代迁移与延迟迁移一样能进化出相同质量的解[1].早期的并行遗传算法研究基本上是基于实验来进行论证.1989年,Petty和L euze 等人对并行遗传算法的理论问题作了初步探讨[1].Can tú2Paz和Go ldberg等人认为,群体大小是影响GA s性能的主要因素,并利用一维随机游走模型化积木块进化的过程,用以估计群体大小和进化质量之间的关系[2].1997年Go ldberg等人研究了两种特殊的粗粒度并行遗传算法,即群体完全独立进化和完全连接的情况[3].Go ldberg 等人的并行模型事实上没有考虑到子群体的拓扑结构和迁移对进化的影响.但模型在结构上采用连续两次独立进化的形式.这种形式在实际中也是可取的,因此,本文提出的模型所基于的进化形式采用了类似的结构和计算方法.本文讨论粗粒度并行遗传算法的迁移模型和考虑迁移的群体规模估算模型.第1节讨论了子群体连接拓扑结构.第2节是迁移的近似计算模型.第3节给出了群体规模估算模型.第4节是有关的实验分析.最后为结论.1 子群体连接拓扑结构为了方便地计算进化成功率,本文限定子群体之间处于规则静态的拓扑连接,规则连接是有向简单图连接,是指把r个子群体连接成每个子群体具有m邻接子群体的拓扑形状.迁移的效果由迁移率和邻接子群体决定.因此给定迁移率,在相同的进化参数条件下,规则连接中的子群体进化成功期望解的概率相等.这种情况下可以采用N akano,D avido r和Yam ada等人定义的群体进化成功率[3],假设搜索空间由l个区域组成,令P l为子群体找到期望解的概率(注意,P l为分区数l和积木块成功率P bb的二项分布,默认l个分区的采样过程独立),则(1-P m)r为所有子群体失败的概率.因此,群体的进化成功率为P s=1-(1-P l)r.(1) 为了与串行遗传算法作比较,定义积木块进化成功率P3bb,使得P s与串行群体以相同概率求给定质量的X作者侯广坤,1941年生,教授,主要研究领域为计算理论,人工智能.骆江鹏,1973年生,硕士生,主要研究领域为人工智能. 本文通讯联系人:侯广坤,广州510275,中山大学计算机科学系 本文1997211220收到原稿,1998205204收到修改稿解[3].根据P 3bb 可求子群体的数目n .2 迁移计算模型模型假定延迟迁移方法[3],因此,整个进化过程迁移只发生一次.定义迁移率v 为两个子群体间一次迁移的“移民”数占子群体数目的百分比.因此,如果子群体大小是n ,则发生一次迁移的两个子群体之间将交换nv 个个体.迁移模型前提是:(1)问题领域涉及各部分积木块长度是相等的,(2)假设迁移是同步的,(3)“移民”迁移时随机地取代接受子群体中的个体,即每到达nv 个移民,就取代从接受子群体中随机取出的nv 个个体.假定问题由l 个积木块组成,第1轮进化后,任意积木块进化成功率为P bb ,则任意子群体期望进化lP bb 个积木块,假设此时组成问题解的所有积木块已存在于群体中,可以看出,这一假设的正确性是由子群体的数目保证的.对任意指定分区,其“移民”中的带有正确积木块的概率接近于该分区正确积木块的总数,占群体总数的比例P bb ,实际上,子群体的数目越大越接近.因此,nv 个“移民”含有可能的正确拷贝数目是nvP bb .此时子群体期望进化了b =lP bb 个积木块,进化成功的概率为P bb .对任意指定分区,正确积木块样本的出现概率为b l ,则发生第i 次迁移时期望的积木块样本数近似为L i =L i -1n (1-v )n +nvP bb ,(2)其中L 0=nP bb ılP bb l .(3) 由式(2)、(3)得到,发生次迁移期望的积木块样本数为L m =n 1-(1-v )m P bb +n (1-v )m P 2bb .(4)3 群体规模估算模型下面给出单群体的积木块成功率估算公式[2]:P bb =1-pq x 0.(5)式中q 为积木块采样决策成功概率,p =1-q 为决策失败概率.上式中,x 0表示初始正确的积木块样本数,它的值是n2k ,其中n 为群体大小,k 为积木块的阶(o rder ).从式(4)可以看出,迁移可以更好地混合局部解,平均提高每个积木块在子群体中的样本数目,m 越大,这种效果越明显.因此,第2轮的进化有了一个新的起点,只需将式(5)中的x 0用式(4)代入,便得到第2轮进化积木块进化的成功率:P bb 2=1-p q n 1-(1-v )m P bb +n (1-v )m P 2bb .(6) 利用上式可以算出给定成功率所需的群体规模,但注意到P bb 由n 决定,所以只能用近似求解.P bb 用P bb 2近似,P bb ≈cn 2k ,c =1+q p ,并令P bb 2=P 3bb ,可求解n .n =11-qp -2k ln (1-P 3bb)1-(1-v )m 2.(7) 利用上式与串行遗传算法和无迁移的并行遗传算法群体规模估算公式[3]比较,明显可以看出,为求出相同质量的解,有迁移的平行群体算法所需的子群体个体的数目是最少的.4 实验分析在实验中,GA s 采用了tou rnam en t 选择算子,设定选择概率为1,以充分交换积木块,模型(3)没有考虑变异(m u tati on )的影响,因此,设变异概率为0.群体进化模拟的实验环境是PC 机.—855—软 件 学 报10卷第1个测试函数是O ne M ax 函数[2～4],这是个相对比较容易的线形问题,积木块的长度为1,因此,随机初始化将产生50%正确的积木块.这个函数使用了un ifo rm 交叉算子.第2个测试函数是陷阱函数(trap functi on )[2～4].这里采用了4位陷阱函数,陷阱函数被认为是GA s 难以处理的非线形问题.在实验中,问题的长度是20,即染色体串的长度为80.随机初始化将产生6%正确的积木块.为了减少积木块样本的损失,使用了两点交叉(tw o 2po in t cro ssover ).图1和图2中给出了部分实验结果.图中横坐标表示子群体的邻接群体数,纵坐标表示进化后群体中积木块样本的比例.图1图2 实验结果表明,理论基本与实验结果相符合.同时也表明,当积木块的长度大于1时,理论值偏高.其主要原因是由于模型(3)没有考虑交叉算子对积木块样本的破坏作用(bu ilding b lock discrup ti on ).实际上,将交叉点限定在积木块的边界所得到的结果更接近理论解.交叉算子的这种作用在子群体小的时候比较显著,实验证明,当使用比较大的子群体时,与理论的差距将缩小,限于篇幅,这里不再罗列.5 结 论本文模型化了迁移对平行遗传算法的影响.实验结果表明,在特定的问题领域,理论与实验比较符合.模型与实际的差距在于对交叉算子的考虑.交叉算子往往是与领域相关的,在模型验证的领域,积木块的特征是已知的,利用这些特征设计交叉算子可以使交叉算子对采样过程的影响比较小.但是,在遗传算法实际应用的领域,问题一般很复杂,并且无启发式信息,这种理想交叉算子的设计比较困难,因此,它对采样过程的影响在很多情况下是不可忽略的.对于如何从统计的角度理解交叉算子对采样过程的影响,还有待进一步的研究.参考文献 1 Cant ú2Paz E .A Survey of Parallel Genetic A lgo rithm s .U rbana 2Champaign :Illino is Genetic A lgo rithm s L abo rato ry ,1996 2 H arik G ,Cant ú2Ppaz E ,Go ldberg D E et al .T he Gam bler’s ruin p roblem ,genetic algo rithm s ,and the sizing of popula 2ti ons .In :Back T ed .P roceedings of IEEE Conference’97on Evo luti onary Computati on .N ew Yo rk :IEEE P ress ,1997.7～12 3 Cant ú2Paz E ,Go ldberg D E .M odeling idealized bounding cases of parallel genetic algo rithm s .In :Koza J et al eds .Genetic P rogramm ing 1997:P roceedings of the 2nd A nnual Conference .San F rancisco :M o rgan Kaufm ann Publishers ,1997.353～361 4 M iller B L .N o ise ,samp ling and efficient genetic algo rithm s [Ph .D .T hesis ].U rbana 2Champaign :U niversity of Illino is ,1997—955—5期侯广坤等:一种理想并行遗传算法模型M odel i ng Idea l ized Para llel Genetic A lgor ith m sHOU Guang 2kun LUO J iang 2peng(D ep art m ent of Co mp u ter S cience Z hong shan U niversity Guang z hou 510275)Abstract T he m igrati on and popu lati on sizing of parallel genetic algo rithm s are discu ssed in th is paper ,the m igrati on p rocedu re is analysed ,the natu re of m igrati on is revealed ,then a compu tati on model of m igrati on in the ideal conditi on s is p ropo se .Base on th is model ,a quality esti m ati on fo r parallel genetic algo rithm s w ith large grain is drived ,it p redicts the quality tendency of evo lu ti on qu ite p recisely in special dom ain ,by experi 2m en ts.Key words Parallel genetic algo rithm sw ith large grain ,bu ilding b lock s convergence ,m igrati on schem es ,com 2m un icati on topo logy ,popu lati on sizing .第6届国际计算机辅助设计与图形学学术会议(CAD Graph ics ’99)征文通知 1999年国际计算机设计与图形学学术会议由中国计算机学会、上海交通大学和中国科学院计算技术研究所CAD 开放实验室主办,由IEEE 北京分会、欧洲图形学会、中国自动化学会、计算机图形学与计算机辅助设计专业委员会等单位协办,将于1999年12月1～5日在上海交通大学举行。
并行遗传算法综述
收稿日期:1997-09-15第一作者:男,1962年出生,华南理工大学博士生,广东工业大学副教授;主要研究方向:计算智能、计算机应用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: TP 18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 通常能在合理的时间内找到满意解,但随着求解问题的复杂性及难度的增加,提高GAs 的运行速度便显得尤为突出.GAs 具有天然的并行性,非常适合于在大规模并行计算机上实现,而大规模并行计算机的日益普及,为并行GAs 奠定了物质基础.实现PGAs,不仅要把串行GAs 等价地变换成一种并行方案,更重要的是要将GAs 的结构修改成易于并行化实现的形式,形成并行群体模型.并行群体模型对传统GAs 的修改涉及到两个方面:一是要把串行GAs 的单一群体分成多个子群体,分而治之;二是要控制、管理子群体之间的信息交换.不同的分治方法产生不同的PGAs 结构.这种结构上的差异导致了PGAs 的三种基本模型:全局并行模型、粗粒度模型和细粒度模型.1 全局并行模型全局并行模型是串行GAs 的一种直接并行化方案,它只有一个群体,所有个体的适合度都根据整个群体的适合度计算,个体之间可以任意匹配,因而在群体上所作的选择和匹配是全局的.功能划分 GAs 对个体评价是独立的,个体之间无需通信,因此,通常由各处理机并行地评价群体中的个体,主机(主进程)负责选择、重组和变异操作,而从机(从进程)负责函数的适应值计算.此外,也可以把交叉和变异操作交从机完成.不过,这些操作都比较简单,而选择操作需要了解整个群体的处机,这样,反而会增加主机从机之间传递个体的通信开销,降低系统的性能.通信 主机与从机之间的通信表现在与个体评价有关的活动上.主机将群体中的部分个体发送到从机上,从机评价完个体之后,将它们的适应值发送给主机.如果把交叉和变异也分配给从机,则还需把子代发送到主机上.通信方式 大多数的全局模型都采用同步通信方式,待各从机把各个体的适应值送到主机后,再由主机计算适应度,可方便地计算出个体的绝对适应度并作选择操作.显然,这是一种性能更佳的传统GAs.第19卷第1期1998年2月 暨南大学学报(自然科学版) Journal of Jinan U niversity(Netural Science) Vol.19No.1 Feb.1998如果采用异步通信方式,则主机不等待较慢的从机,这种方式类似于自然进化,但个体绝对适应度的计算,以及如何进行选择操作则较为困难.比较容易实现并行化的选择竞争匹配选择.研究表明,盲目地增加从处理机数量,会导致通信开销急剧上升[1].Cantu-Paz [2]在对从机数量与通信量的研究表明,存在着一个对最小化全局并行GAs 执行时间的优化从机数.全局模型易于实现,如果计算时间主要用在评价上,这是一种非常有效的并行化方法.此外,它还保留了简单GA 的搜索行为,因而可直接应用简单GA 的理论成果.2 粗粒度模型粗粒度模型是对经典GAs 结构的扩展,具有不同的行为.它将群体划分为多个子群体(又称区域),每个区域独自运行一个GA.此时,区域选择取代了全局选择,配偶取自同一区域,子代与同一区域中的亲本竞争.因此,这种模型又称为孤岛模型.这类PGAs 通常在分布式存储器MIMD 计算机上实现,故也称为分布式GAs.除了基本的遗传算子外,粗粒度模型引入了/迁移0算子,负责管理区域之间的个体交换.在粗粒度模型的研究中,要解决的重要问题是参数选择,包括:迁移拓扑、迁移率、迁移周期等.2.1 区域结构在群体划分成子群体(区域)后,要为群体指定某种迁移拓扑.迁移拓扑与特定的并行机结构有着内在的对应关系,常取并行计算机的结构.如果在顺序计算机上实现粗粒度模型,则可以考虑采用任意结构.区域数目 大多数情况下区域数目是固定的,等于可用处理器数,典型值为2的幂,从4到64不等.在群体数目一定的情况下,区域数目也确定了各区域的个体数目.通常,各区域子群体中的个体数在50至100之间.迁移拓扑 迁移拓扑确定了区域之间个体的迁移路径.迁移拓扑大多采用类似于给定并行处理机的互连拓扑,如超立方体、二维网络拓扑等.在区域数较少时,可采用全互连迁移拓扑,以便迁移个体可以同时迁移到其它各区域中.但另一种看法是:在空间上孤立区域对优化处理是有利的,例如,Tanese [3]在超立方体迁移拓扑中,虽然其范围非常小,但在每个迁移阶段,只允许个体沿着超立方体的一维方向作迁移操作;而Starkw eather 等[4]在环形迁移拓扑中,在第i 次迁移阶段中,区域r 同区域r +i modR 交换个体.Muhlenbein 等[5]则采用了所谓的/阶梯(Ladder)0作为迁移拓扑,其中区域R 同超环面2*R /2网格连接,因而该拓扑的范围比方阵网格大得多.拓扑结构是影响PGAs 性能的重要方面,也是迁移成本的主要因素.在粗粒度模型中,运行前指定拓扑后保持不变的静态拓扑,是当前的主要趋势.Cantu -Paz 和Mejia -Olvera [6]在比较密集拓扑与松散拓扑中发现,前者通过较少的函数评价就能找到全局最优解.也有在动态拓扑结构[7]中,按群体的多样性、两个群体中的基因型距离等衡量标准,允许个体动态地迁移到其它子群体中去.2.2 迁移规模区域之间的个体交换由两个参数控制:迁移率和迁移周期.大规模的迁移将使粗粒度模型21第1期王大明等:并行遗传算法综述22暨南大学学报(自然科学版)1998年以类似于全局并行模型的方式工作,而小规模的迁移形成具有较小群体的GA独立运行.迁移率在每个迁移周期,可以迁移一个或几个个体,迁移率常以绝对数或以子群体大小的百分比形式给出.有的实现采用大于1的迁移率,理由是迁移个体在同其它区域中完全不同的个体重组时,其生存机会较小.典型的迁移率是子群体数目的10%到20%之间.迁移周期迁移周期决定了个体迁移的时间间隔,一般是隔几代(时期)迁移一次,也可以在一代之后迁移.通常,迁移率越高,则迁移周期就越长.大多数的粗粒度并行GAs采用同步迁移方式,但也有采用异步迁移方式的[7,8],仅当某种事件发生后,才在区域之间通信.Braun[8]的方案是:当GAs在区域上产生(早熟)收敛时,才进行迁移:Kroger等[9]则采用子另一种途径:每当一个区域中发现一个改进的个体,就异步地执行迁移操作.而M arin等[6]采用集中式方案,各从进程在其子群体中执行GA,并周期地将最好的部分结果发送给主进程,主进程则从中选择出最适应的个体广播给从节点,在网络上所作的实验表明,运行速度以接近线性加速比增加.迁移时机的把握还需作进一步的研究.2.3迁移策略迁移基本上可以采用与匹配选择和生存选择相同的策略.虽然区域选择更偏向区域内部的较好个体,但在迁移选择和替换中,也可以采用其它标准.迁移选择迁移选择负责选出迁移个体,通常选择一个或几个最优个体,也可象匹配选择一样,采用适应度比例或者排列比例选择来选择迁移个体,也有采用随机选取和替换的.迁移替换在大多数情况下,是把最差或者有限数目的最差个体替换掉.与迁移选择类似,可采用适应度比例或者排列比例选择,确定被替换的个体,以便对区域内部的较好个体产生选择压力.Pettey等[10]提出的方案是,以基因型的海明距离作为相似性度量,用迁入者替换那些最相似的个体;T anese[3]在研究一种/移民模型0中,用迁入个体取代区域中的迁出个体.后两种方案的出发点是保持区域内部的多样性.进入90年代,粗粒度PGAs的理论工作开始展开.Petty和Leuze[11]在每代把随机选择的个体广播到其它领域的办法,导出了与串行GAs类似的模式理论.实验工作进入实质性阶段,开始测试大型高难度的函数,提出了函数测试平台[5,12], Starkweather等[4]还观察了并行GAs所适用的问题类型.3细粒度模型细粒度模型又称领域模型,它对传统GA的结构作了修改.虽然细粒度模型也只有一个群体在进化,但在群体平面网格细胞上,将群体划分成了多个非常小的子群体(理想情况是每个处理单元上只有一个个体),子群体之间具有极强的通信能力,便于优良解传播到整个群体.全局选择被领域选择取代,个体适应度的计算由局部领域中的个体决定,重组操作中的配偶出自同一领域,且子代同其同一领域的亲本竞争空间,即选择和重组只在网格中相邻个体之间进行.细粒度模型要解决的主要问题是领域结构和选择策略.3.1领域结构领域结构既决定了群体中个体的空间位置,也确定了个体在群体中传播的路径.领域结构主要受特定并行计算机的内存结构和通信结构影响.领域拓扑领域拓扑确定一个个体的邻居,构成该个体的局部领域.对个体数相当少的群体,应采用大范围的拓扑;而在较大的群体中,通常采用具有4个或8个信领域的方格超环面网格.领域半径 通常,只有一个拓扑的直接领域才属于其局部领域.若把某个固定步数内所能到达的所有个体也包含在内,则可以扩大领域半径.3.2局部选择策略对细粒度模型,全局选择被邻域选择取代,但基于上可以把全国选择策略用于细粒度模型.在确定选择策略时,要考虑到选择压力的变化,而选择压力与领域结构有关.局部匹配选择 对于领域拓扑的所有位置,通过局部匹配选择确定一对个体.两个亲本既可从局部领域中选择,也可以把该邻域中心的个体作为一个亲本,而从局部邻域中选择另一个亲本.与全局匹配选择类似,局部匹配选择可以采用局部适应度比例、排列比例选择,以及随机行走选择.Collins 和Jefferson [13]考察了随机行走选择,对邻域拓扑的各个位置,把一条随机生成的路径中的两个最佳个体选作为亲本.局部生存选择 局部生存选择确定局部邻域中被替换的个体.如果子代自动替换邻域中心的那个个体,那么可以直接使用代替换作为局部生存策略.由于最优个体替换需要整个群体的全局知识,故不能用在局部生存选择中.3.3 实现M anderick 和Spiessens [14]在实现细粒度并行GA 时,将群体分布在2维网络上,只在邻域之间选择和配对,分析结果表明[15]:若子群体大小为s ,串长为1,根据所用的选择方案,该算法的时间复杂性为O (s +1)或者O (s log s +1).Sarm a 和Jong [16]分析了邻域的大小与形状对选择机制的影响,发现邻域的半径与整个网络的半径之比是一个关键参数,可用来控制整个群体上的选择压力,并定量分析了把一个优良解传播到整个群体的时间随邻域大小变化的情况.将两种基本模型加以组合,便形成了混合并行GAs,以期望结合各模型的优势,获得更好的性能.通常,混合并行GAs 以层次结构组合,上层多采用粗粒度模型,下层既可采用粗粒度模型,也可采用细粒度模型.4 三种模型的比较就现有的研究结果来看,很难分出各模型的高低,得出的结论有时是矛盾的.例如,在粗粒度模型中,是采用低迁移率,还是采用高迁移率,还需深入研究:对于细粒度模型,是采用大范围的邻域模型,还是采用小范围直径也有争议.在评价并行模型的差异时,有时还得深入到实现细节上,如问题的差异、群体大小、或者不同的局部搜索方法等.但有一个结论是肯定的:不采用全局并行模型,而采用粗粒度模型或者细粒度模型通常能获得更好的性能.粗粒度模型与细粒度模型孰优孰劣,尚是一个未知数.Baluja [17]在MasPar M P-1阵列处理机上实现了三个细粒度模型和一个粗粒度模型,并在测试平台上作了试验.其结论偏向于细粒度模型,但试验中采用了一个非常大的迁移周期100,有的测试问题是完全没有迁移的情况下求解的,故其结果尚有争议.Gordon 和Whitley [12]在一台顺序计算机上对四个全局并行模型、四个粗粒度模型和一个细粒度模型上的测试结果表明,粗粒度模型,特别是粗粒度GENI -TOR 的变种性能更优,但GENEITOR 在评价目标函数时,每代的评价次数是其它模型24的23第1期王大明等:并行遗传算法综述24暨南大学学报(自然科学版)1998年两倍,故该结论也有争议.Gordon等[12]的数据流分析表明,较之粗粒度模型,细粒度模型的潜在并行性更大,且关键路径更短.目前,以粗粒度模型最为流行,因为一是其实现较容易,只需在串行GAs中增加迁移子例程,在并行计算机的节点上各自运行一个副本,并定期交换几个个体即可;二是在没有并行计算机时,也可在网络或单机系统上模拟实现.虽然并行GAs能有效地求解许多困难的问题,也能在不同类型的并行计算机上有效地实现,但仍有一些基本的问题需要解决.群体大小可能既影响大多数Gas的性能,也决定GAs找到解所需时间的主要因素.Cantu -Paz和Goldberg的理论分析与实验[18,19]表明:在孤立模型中,随着子群体的增加,并行GAs 找到最小期待品质解的概率也相应增加,但速度增益却没有显著变化;对于全连接模型,在将迁移率设置为最大化的情况下,能预测局部收敛到正确值的概率,在通信时间不定的情况下,恰当地组合子群体与其大小,可能获得最优速度增益.在PGAs中,另一个重要问题是如何降低通信开销,包括迁移率的确定,使得区域的行为象单个群体一样;确定通信拓扑,既能充分地组合优良解,又不导致过多的通信开销;能否找到一个最优的区域数等.对串行GAs所作的每个改变都会极大地改变其语义及行为,发展相应的并行GAs理论是十分必要的.以还很薄弱的串行GAs理论来理解其并行实现,几乎没有什么帮助.要更充分地利用它们,还需作深入的理解和探索.参考文献1Abramson D,M ills G,Perkins S.P ar allelisation of a genetic algor ithm for the computation of efficient train schedules.In:Pr oceeding of the1993Parallel Computing and T ransputers Conference,1993.139~1492Cantu-Paz E.Designing efficient master-slav e parallel g entic algor ithms,I T R97004.U rbana,IL:U niversit y of I llinois at U rbana-Champaign,19973T anese R.Parallel g enet ic algor ithms for a hypercube,Genetic Algor ithms and their Applicat ion:ICGA2, L awrence Er lbaum Associates,1987.177~1834Starkweat her T,W hitley D,M athias K.Optimization using di stributed genetic algor ithms.PPSN I,Berlin: Spr ing er-Verlag,Schwefel H-P,M 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多种群协同进化的并行遗传算法
多种群协同进化的并行遗传算法多种群协同进化并行遗传算法（Multi-population Cooperative Coevolutionary Parallel Genetic Algorithm, MCCPGA）是一种基于群体协作的进化算法，通过将一个大问题分解为多个子任务，并使用多个种群并行地进行进化，以提高算法效率。
本文将对多种群协同进化并行遗传算法的原理、优点以及应用进行详细介绍。
首先，多种群协同进化并行遗传算法的基本原理是将一个大问题分解成多个子任务，每个子任务由一个种群独立进化。
不同子任务之间通过共享信息交流、协作进化来改善效果。
算法的基本步骤为：初始化多个种群，每个种群为一个子任务的解空间；进行进化操作，包括选择、交叉、变异等；定期进行群体间信息交流，如共享精英个体、最优个体传递等；直到满足终止条件为止。
多种群协同进化并行遗传算法具有以下几个优点。
首先，通过并行计算，同时进行多个种群的进化，加快了算法的速度和收敛速度。
其次，多种群之间的信息交流可以引入不同种群的优势，提高了群体的多样性和整体的能力。
此外，不同子任务的粒度可以根据问题的特点进行调整，灵活性较高，适用范围广。
多种群协同进化并行遗传算法已经在多个领域得到了广泛应用。
例如，在优化问题中，可以将每个种群看作是一个决策变量的子集，通过不同种群的协作进化来求解全局最优解。
在机器学习中，不同种群可以分别学习不同任务的特征，通过信息交流来提高整体的分类准确率。
在智能控制中，可以构建多个控制子系统，通过种群之间的协同来优化整体的控制性能。
总而言之，多种群协同进化并行遗传算法是一种通过多个种群的协作进化来求解复杂问题的进化算法。
通过并行计算和信息交流，该算法能够加快速度、提高能力，已经在优化问题、机器学习、智能控制等领域取得了良好的效果。
未来，随着计算力的提升和算法的改进，多种群协同进化并行遗传算法有望在更多的应用领域发挥重要作用。
遗传算法的并行实现
遗传算法的并行实现遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然进化过程的优化算法。
它模拟了生物进化的基本原理，通过迭代的方式不断优化空间中的解，以找到最优解或者接近最优解。
在遗传算法的实现中，可以采用并行计算的方式来提高算法的效率和性能。
并行计算将任务拆分成多个子任务，同时进行处理，并通过协同工作来加速计算过程。
并行实现遗传算法的主要思路有以下几种方式：1. 池式并行（Pool-Based Parallelism）：多个遗传算法进程同时运行，并且每个进程都具有自己的种群和繁殖操作。
这些进程可以根据需要交换信息，例如交换最佳个体，以进一步加速过程。
2. 岛模型并行（Island Model Parallelism）：将种群划分为多个子种群，每个子种群在独立的进程中进行演化。
定期地选择一些个体进行迁移，使得不同子种群的个体可以交流基因信息。
这种方式类似于地理上的岛屿，每个岛屿代表一个子种群，岛屿之间的迁移模拟了个体在不同岛屿之间的迁徙。
3. 数据并行（Data Parallelism）：将种群的每个个体划分成多个部分，每个部分在不同的处理器上进行计算。
这种方法将空间分割成多个子空间，以加速算法的收敛过程。
4. 任务并行（Task Parallelism）：将遗传算法的各个操作（例如选择、交叉、变异等）分解为多个任务，并行执行这些任务。
每个任务可以在不同的处理器上同时进行，从而加速算法的执行。
并行实现遗传算法的优势在于它可以通过利用多个处理单元，同时处理并行化的任务，使得算法的过程更加高效。
并行计算可以加速算法的收敛速度，减少空间中的局部最优解，并提供更好的全局能力。
然而，并行实现也会带来一些挑战和注意事项。
例如，如何划分任务以达到最佳的负载均衡，如何设计通信、同步和数据共享机制等等，都需要仔细考虑和解决。
总之，遗传算法的并行实现是一个非常广泛且复杂的课题，需要综合考虑问题的特性、硬件的条件和算法设计的需求。
遗传算法的并行计算技术与应用分析
遗传算法的并行计算技术与应用分析遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等操作，寻找问题的最优解。
然而，随着问题规模的增大和复杂性的提高，传统的串行遗传算法面临着计算时间长、搜索效率低等问题。
为了克服这些问题，研究人员提出了并行计算技术，并将其应用于遗传算法中。
并行计算技术是指将一个计算任务分解成多个子任务，并通过多个处理单元同时执行这些子任务，以提高计算效率。
在遗传算法中，可以通过并行计算技术加速遗传算法的搜索过程，从而提高算法的性能。
首先，通过并行计算技术，可以将种群分成多个子种群，每个子种群在一个处理单元上进行独立的进化。
这样可以加快遗传算法的进化速度，提高搜索效率。
同时，不同子种群之间可以通过交流基因信息来增加种群的多样性，避免陷入局部最优解。
其次，利用并行计算技术可以实现并行评估，即同时对多个个体进行适应度评估。
在传统的串行遗传算法中，适应度评估是一个非常耗时的过程，通过并行计算可以大大减少评估时间，提高算法的效率。
此外，通过并行计算技术，还可以实现并行选择和交叉操作。
传统的串行遗传算法中，选择和交叉是顺序执行的，而并行计算可以将这些操作并行化，从而加快算法的执行速度。
并行计算技术在遗传算法中的应用非常广泛。
例如，在组合优化问题中，通过并行计算可以加速求解最优解的过程。
在图像处理中，通过并行计算可以实现图像的快速优化和增强。
在机器学习中，通过并行计算可以加速模型的训练过程，提高学习的效率。
然而，并行计算技术也存在一些挑战和限制。
首先，并行计算需要大量的计算资源，包括处理器、内存和网络等。
其次，并行计算的效果受到问题规模和并行度的影响，需要合理地选择并行度和任务划分策略。
此外，并行计算还面临着通信开销和数据同步等问题，需要合理地设计和优化算法。
总之，遗传算法的并行计算技术为解决大规模和复杂问题提供了一种有效的方法。
通过并行计算，可以加速遗传算法的搜索过程，提高算法的性能。
基于并行遗传算法的微电网控制方法研究
摘要：微电网快速普及背景下，如何对微电网进行高效控制成为电力从业人员重点关注的问题。
鉴于此，引入并行遗传算法技术，构建微电网最优控制模型，确定微电网控制约束条件，并以此为基础设计微电网最优控制软件，借助该软件实现对于微电网的有效控制。
关键词：并行遗传算法；微电网；并行性0 引言作为一种全新的发电、供电方法，微电网在保障电力供应稳定性、提高电力输送效率等方面发挥了重要作用。
为确保微电网能够稳定、持续运行，相关研究人员积极尝试将并行遗传算法引入微电网控制工作中，对最优控制遗传算法变量进行优化，明确并行遗传算法计算流程，基于MATLAB开发环境设计微电网最优控制软件系统，通过这种方式达到“环境最优化”与“经济最优化”双重目标。
1 遗传算法并行性及分类1.1 遗传算法固有的并行性实际生活中，不同的物种在同一时刻以“相互独立”的状态进行进化，从宏观层面来看，物种的进化即并行化过程。
研究人员将物种的进化过程引入机器人深度学习领域，以遗传算法为核心模拟物种进化过程，利用选择操作模拟物种进化过程中的自然选择，利用变异操作模拟物种进化过程中的基因突变。
因此，遗传算法的基础运行逻辑中继承了物种进化的并行性。
使用遗传算法处理数据信息时，其数量级为O（n3），这代表遗传算法对N个染色体进行遗传操作，其内部遗传信息的数量级为O（n3），研究人员将其称为“隐含并行性”。
1.2 并行遗传算法分类1.2.1 全局并行全局并行作为一种直接并行化模式，主要应用于串行遗传算法领域。
全局并行模式的特点在于仅有一个群体，在该群体中，每一个个体可以自由匹配，基于群体适应度调整个体适应度，无论是遗传匹配操作还是遗传选择操作，均具有全局性。
该模式下，个体之间相互独立，无须进行信息交互，针对个体的评价主要由主/从进程负责。
该模式通常采用同步通信技术，个体适应数据被发送给主进程之后，主进程开始计算个体绝对适应值并根据计算结果进行选择操作，通过这种方式提高遗传算法计算性能。
高性能计算中的并行计算模型与算法
高性能计算中的并行计算模型与算法前言在当今信息时代，高性能计算已经成为各个领域研究与应用的重要工具。
而在高性能计算中，实现并行计算是提高计算效率的重要手段之一。
本文将探讨高性能计算中的并行计算模型与算法，以期对该领域的研究与应用有一定的了解与启发。
一、并行计算模型1.1 SPMD模型（Single Program Multiple Data）SPMD模型是一种常用的并行计算模型，它将计算任务划分为多个子任务，每个子任务独立执行相同的程序代码，但操作不同的数据。
这种模型适用于问题的规模较大，而且子任务之间不需要进行过多的通信与同步的场景。
1.2 SIMD模型（Single Instruction Multiple Data）SIMD模型是一种特殊的并行计算模型，它同样将计算任务划分为多个子任务，但是每个子任务执行的是相同的指令，且操作相同的数据。
这种模型适用于需要大量重复计算的场景，如图像处理和视频编码等。
1.3 MIMD模型（Multiple Instruction Multiple Data）MIMD模型是一种更加灵活的并行计算模型，它将计算任务划分为多个子任务，每个子任务可以执行不同的指令，操作不同的数据。
这种模型适用于需要更细粒度的任务划分和复杂的并行计算场景，如科学计算和大规模数据分析等。
二、并行计算算法2.1 分而治之算法分而治之算法（Divide and Conquer）是一种常用的并行计算算法。
它将原始问题划分为多个子问题，并通过递归地解决子问题来得到最终的结果。
在并行计算中，每个子问题可以由一个独立的处理器来处理，从而加快问题的求解速度。
2.2 并行排序算法并行排序算法是一类重要的并行计算算法，它通过将原始数据划分为多个子集，每个子集在独立的处理器上进行排序，最后通过合并操作来得到全局有序的结果。
这种算法适用于需要对大规模数据进行排序的场景，如数据挖掘和搜索引擎等。
2.3 并行搜索算法并行搜索算法是一种解决搜索问题的并行计算算法。
并行遗传算法概述
群体中各个个体 的适应度之 问无相 互依赖关系 ，这样各个 个 体 适应 度 的评 价 或 计 算 过 程 就 可 以相 互 独 立 、相 互 并 行 地 进 行 ．即 不 同个 体 的适 应 度 评 价 或 计 算 过 程 可 以在 不 同 的处 理 机
【 关键字 】 遗传算 法。 ： 计算机 集群 ， 并行计 算
１ 研 究 并 行 遗传 算 法的 意 义 ＿ （ １中 ； 【） ＋ 遗传 算 法 是 模 仿 自然 界 生 物 遗传 和 进化 过 程 中 “ 竞 天 择 、 物 ２ 交 叉 ： 群 体 Ｐｆ 的 各 个 个 体 随 机 搭 配 成 对 ， 每 一 、 将 ｆ内 Ｊ 对 适 者 生 存 ” 的 原 理 而 开 发 出 的一 种 多参 数 、多 个 体 Ｉ 优 化 算 对 个 体 ． 司时 以某 个 概率 （ 为 交 叉 概 率 ） 换 它们 之 间 的 部 分 染 色 称 交 法 。 传 算 法 提 供 了一 种 求 解 系统 优 化 问 题 的通 用 框 架 ．解 的个 体 进行 评 价 、 择 、 叉 、 异 等 操 作 ． 选 交 变
来 产 生 新 一 代 的 个 体（ 选 解）这 个 迭 代 过 程 直 到 满 足 某 种 结 束 候 ， 条件为止 。 对应于基本遗传算 法的运行 过程 ． 以从下 面四种并 可 行 性 方 面着 手 对 其 进 行 改 进 和 发 展 。
赖 于 问题 的具 体 领 域 。 问 题 的 种 类 具 有 很 强 的 鲁 棒 性 ． 此 它 对 凶 在生产调度 、 像处理 、 数优化 、 器人学 、 器学 习、 图 函 机 机 自动 控 制等领域得到 了广泛的应用。遗传算 法在具体 运用中由于群体 规 模 大 。 要 对 大量 的个 体 进 行 适 应 度 计 算 或 评 价 。 需 在微 机上 汁 算 速 度 十 分 缓 慢 ， 此 研 究 并 行 遗 传 算 法 就显 得 十 分重 要 。 因 随 着计 算 机 网络 技 术 的 不 断 发 展 ．计 算 机 集 群技 术 得 到 了 迅 速 的发 展 ， 成 为 并 行 系 统 的 主 流 技 术 它和 其 它 井 行 系统 的 并 区 别在 于 集 群 中的 每 个 结 点 都 是 一 个 完 整 的 计 算 机 系 统 ．节 点 问使 用 低 成 本 的 商 品 化 网 络 相 连 ．Ｉ 太 网 。 算 机 集 群 的 优 点 立Ｉ 以 计 在 于 可 以充 分 种 用 现 有 的设 备 以 及 闲 散 的 设 备 ．川 少 量 的 投 资 就 可 以获 得 较 大 的 计 算 机 能 力 ； 二 编 程 方 便 ． 要 对 原 串 行 程 第 只 序作 一些修改就可 以在集群中运 行 ： 第三可扩性好 计算机集群 技术 的 发 展 与 普 及 为 并 行 遗 传 算 法 的 实 现 提 供 了物 质 基 础 ． 使 得 在 普 通 的 局 域 网环 境 下 利 用 ＭＰ 或 者 Ｖ Ｍ 就 可 以进 行 遗 传 Ｉ Ｐ 算 法 的并 行 计 算 ２ 遗 传 算 法 的 基 本 原 理 ． 遗 传 算 法 是模 拟 生 物进 化过 程 的计 算 模 型 ．它 是 自然 遗 传 学和计箅机科学相互结合渗透而形成的新 的计算方法 生 物 的 进 化 过程 主要 是 通 过 染 色 体 之 间 的 交 叉 和 变 异 来 完
并行遗传算法
混合模型是近些年快速发展起来的模型结构,主要是通过把前面三种基本模型混合形成层次结构。目前混合模 型组合关系主要有三种:粗粒度—细粒度、粗粒度—粗粒度和粗粒度—主从式。在形成的层次结构中,在下层的并 行模型中,子群体的规模是真实的,即为一个处理进程所处理的个体数量。而对于上层模型，将每个下层的并结构 都视为一个‘’集合子群体”，而“集合子群体”之间按上层的并行模型协调运行。对于此混合模型，无论在下 层还是在上层，都是子群体内部信息交互量大，之间信息交互量小。
细粒度模型又称作邻域模型,在整个进化过程中虽然保持一个群体,但要求子群体的划分要非常细小,最理想 状态是每个节点机(或处理器)只有一个个体,要求各节点机(或处理器)具有极强的通信能力,对于每个染色体,选 择和交叉操作都只在所处的节点机(或处理器)及其邻域中进行。由于整个进行过程中,不需要或者需要很少的全 局操作,因此充分发挥了遗传算法并行特性。
对于此四种模型,哪种模型更好没有一个明确的标准,甚至对于不同问题往往得出互相矛盾的答案.对于主从 式模型,由于仅适用计算时间主要集中在适应度评估的问题,因此适用的范围受到了极大的限制 ;对于细粒度模型, 是采用大范围的邻域模型,还是采用小范围直径也有争议,特别是由于对节点机(或处理器)的数量和通信能力要求 很高,所以细粒度模型的应用范围也不广;对于粗粒度模型,虽然采用什么样的迁移拓扑、迁移规模和迁移策略还 需深入研究,但由于通信开销较小,可获得接近线性的加速比,而且非常适合运行在通信带宽较低的集群系统上 [ 16],因此得到了广泛的应用;混合模型是在前三种模型的基础上建立起来的,由于具有很好的并行性特点,已成 为人们研究的主流,但从应用效果看,目前只有粗粒度 —主从式模型应用较好
遗传算法并行模型
主从式模型 粗粒度模型
并行遗传算法
1、遗传算法（GA）概述GA是一类基于自然选择和遗传学原理的有效搜索方法，它从一个种群开始，利用选择、交叉、变异等遗传算子对种群进行不断进化，最后得到全局最优解。
生物遗传物质的主要载体是染色体，在GA中同样将问题的求解表示成“染色体Chromosome”，通常是二进制字符串表示，其本身不一定是解。
首先，随机产生一定数据的初始染色体，这些随机产生的染色体组成一个种群（Population），种群中染色体的数目称为种群的大小或者种群规模。
第二：用适值度函数来评价每一个染色体的优劣，即染色体对环境的适应程度，用来作为以后遗传操作的依据。
第三：进行选择（Selection），选择过程的目的是为了从当前种群中选出优良的染色体，通过选择过程，产生一个新的种群。
第四：对这个新的种群进行交叉操作，变异操作。
交叉、变异操作的目的是挖掘种群中个体的多样性，避免有可能陷入局部解。
经过上述运算产生的染色体称为后代。
最后，对新的种群（即后代）重复进行选择、交叉和变异操作，经过给定次数的迭代处理以后，把最好的染色体作为优化问题的最优解。
GA通常包含5个基本要素：1、参数编码：GA是采用问题参数的编码集进行工作的，而不是采用问题参数本身，通常选择二进制编码。
2、初始种群设定：GA随机产生一个由N个染色体组成的初始种群（Population），也可根据一定的限制条件来产生。
种群规模是指种群中所含染色体的数目。
3、适值度函数的设定：适值度函数是用来区分种群中个体好坏的标准，是进行选择的唯一依据。
目前主要通过目标函数映射成适值度函数。
4、遗传操作设计：遗传算子是模拟生物基因遗传的操作，遗传操作的任务是对种群的个体按照它们对环境的适应的程度施加一定的算子，从而实现优胜劣汰的进化过程。
遗传基本算子包括：选择算子，交叉算子，变异算子和其他高级遗传算子。
5、控制参数设定：在GA的应用中，要首先给定一组控制参数：种群规模，杂交率，变异率，进化代数等。
遗传算法的并行计算优化技巧
遗传算法的并行计算优化技巧遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过模拟基因的变异和交叉，以及适应度的选择，来搜索最优解。
然而，随着问题规模的增大，遗传算法的计算复杂度也随之增加。
为了提高算法的效率和速度，研究人员提出了许多并行计算的优化技巧。
一、并行计算的基本概念并行计算是指将一个问题分解成多个子问题，并通过多个处理单元同时进行计算，以提高计算速度和效率。
在遗传算法中，可以将种群分成多个子种群，每个子种群由一个处理单元进行计算。
每个子种群独立进行进化，并在一定的代数后进行交流和合并，以保持种群的多样性。
二、种群的划分策略种群的划分策略是指将种群划分成多个子种群的方法。
常见的划分策略有均匀划分、随机划分和自适应划分。
均匀划分是将种群均匀地分成若干个子种群，每个子种群的大小相等。
随机划分是随机地将个体分配到不同的子种群中。
自适应划分是根据个体的适应度将其分配到不同的子种群中，适应度较高的个体分配到较小的子种群中，适应度较低的个体分配到较大的子种群中。
三、子种群的交流策略子种群的交流策略是指子种群之间的信息交流方式。
常见的交流策略有同步交流和异步交流。
同步交流是指在每一代进化后，所有子种群都进行信息交流和合并。
异步交流是指在每个子种群进化的过程中，根据一定的规则选择部分个体进行信息交流和合并。
异步交流可以减少信息交流的频率，降低通信开销，提高算法的效率。
四、种群的合并策略种群的合并策略是指在子种群交流后，如何将子种群重新合并成一个整体种群。
常见的合并策略有精英策略和随机策略。
精英策略是将每个子种群中适应度最好的个体保留下来，合并成新的种群。
随机策略是在每个子种群中随机选择一定数量的个体，合并成新的种群。
精英策略可以保留优秀的个体，保持种群的多样性，但可能导致早熟收敛。
随机策略可以增加种群的多样性，但可能导致种群的适应度下降。
五、并行计算的效果评估并行计算的效果评估是指对并行计算算法进行性能评估和比较的方法。
多种群协同进化的并行遗传算法
多种群协同进化的并行遗传算法
多种群协同进化的并行遗传算法是一种基于并行计算的优化算法，它利用多个子种群协同地进行进化，以加速优化的过程。
下面是该算法的主要步骤：
1. 初始化多个子种群：首先，根据问题的特点和要求，初始化多个子种群，每个子种群包含一定数量的个体。
2. 个体交流：每个子种群内的个体进行交叉和变异产生新个体，并计算适应度值。
3. 信息共享：每个子种群选择一部分个体与其他子种群共享信息，例如最好的个体解或一些遗传算子。
这种信息交流可以通过共享内存、消息传递等方式进行。
4. 个体迁移：根据共享的信息，每个子种群选择一些个体迁移到其他子种群中。
迁移的个体可能是最好的个体解，或者是通过一些选择策略选择出来的个体。
5. 子种群进化：每个子种群根据选择策略选择一些个体进行
交叉和变异，生成新的个体，并计算适应度值。
6. 判断终止条件：判断是否满足终止条件，例如达到预定的迭代次数或找到满意的个体解。
7. 结果汇总：将各个子种群的最好的个体解汇总，并输出最终的优化结果。
多种群协同进化的并行遗传算法通过将优化任务分配给多个子种群，并通过信息共享和个体迁移实现个体间的合作与协同，从而加速进化的过程，提高了算法的性能和收敛速度。
同时，多种群协同进化的并行遗传算法也能够保持种群的多样性，避免过早陷入局部最优解。
多种群协同进化的并行遗传算法
多种群协同进化的并行遗传算法在传统的遗传算法中，只有一个群体参与进化过程。
然而，随着问题的复杂性的增加，传统遗传算法可能会遇到局部最优解、收敛速度慢等问题。
为了解决这些问题，研究者提出了多种群协同进化的并行遗传算法。
首先，多种群的并行遗传算法可以减少陷入局部最优解问题。
每个子种群都有自己的空间，通过并行化的方式进行，可以多方位、多角度地对问题空间进行探索，从而提高算法逃离局部最优解的能力。
其次，多种群的并行遗传算法可以加快进化过程的速度。
不同的子种群可以同时进行，提高了计算资源的利用率。
此外，子种群之间可以通过更高效的信息交流来加速进化过程。
例如，可以通过共享最优个体、交换基因等方式让不同子种群之间学习并利用对方的进化信息，加速全局最优解的收敛。
进一步地，多种群的并行遗传算法可以应用于复杂的优化问题。
通过将问题分解为多个子问题，并将每个子问题映射到子种群中进行优化，可以降低问题的复杂性，从而提高算法的求解效率。
多种群协同进化的并行遗传算法的核心是子种群的设计和信息交流策略。
在设计子种群时，需要根据问题的特点合理划分子种群的空间，并选择适当的遗传算子和参数设置。
在信息交流策略上，可以通过共享优秀个体、迁移操作、种群大小调整等方式来促进子种群之间的信息交流与合作。
总结起来，多种群协同进化的并行遗传算法通过并行化、信息交流等方式提高了遗传算法在复杂优化问题上的求解能力。
它可以减少陷入局部最优解的问题、加快进化过程的速度，并且可以应用于复杂的优化问题。
未来，多种群协同进化的并行遗传算法还有很大的研究空间，可以进一步改进子种群的设计和信息交流策略，提高算法的性能和鲁棒性。
遗传算法并行化的研究.doc
遗传算法并行化的研究学号：SC02011036姓名：黄鑫摘要本文是针对遗传算法并行化进行了研究，首先简要给出了基本遗传算法的形式化描述，然后做了并行性的分析，详细介绍了遗传算法的结构化并行模型：步进模型，岛屿模型，邻接模型，最后指出了进一步要研究的课题。
关键词：遗传算法，并行计算，结构化GA1引言遗传算法（GA）是根据达尔文进化论“优胜劣汰，适者生存”的一种启发式搜索算法。
采用选择，交叉，变异等基本变化算子在解空间同时进行多点搜索，本身固有并行性。
随着大规模并行机的迅速发展，将并行机的高速性与遗传算法并行性结合起来，从而促进遗传算法的发展。
然而，仅仅将基本遗传算法硬件并行化伴随着大量通讯开销等问题，从而必须对标准GA的进行改进，使得并行遗传算法不单单是遗传算法硬件并行实现，更重要的是结构化的遗传算法。
本文首先给出了GA形式化描述，对基本GA的可并行性做出分析，然后给出了并行GA的模型，最后指出了并行遗传算法还需要解决的问题。
2 基本遗传算法在这里我们不对遗传算法做过多的介绍，只是给出基本遗传算法的形式化描述：begin(1)initialization(1.1)产生一个初始群体(1.2)评估第一代整个群体的适应度值（2）while running do(2.1)选择父代(2.2)交叉操作(2.3)子代变异(2.4)评估子代的适应度(2.5)子代取代父代，形成新的一带个体endwhileend3 遗传算法的并行性分析从第一节对遗传算法的描述，我们可以看出基本遗传算法模型是一个反复迭代的进化计算过程，通过对一组表示候选解的个体进行评价、选择、交叉、变异等操作，来产生新一代的个体(候选解)，这个迭代过程直到满足某种结束条件为止。
对应于基本遗传算法的运行过程，为实现其并行化要求，可以从下面四种并行性方面着手对其进行改进和发展。
并行性Ⅰ：个体适应度评价的并行性。
个体适应度的评价在遗传算法中占用的运行时间比较大。
遗传算法的并行实现
遗传算法的并行实现章衡 2007310437一、 问题描述遗传算法是通过模拟自然界生物进化过程来求解优化问题的一类自组织、自适应的人工智能技术。
它主要基于达尔文的自然进化论和孟德尔的遗传变异理论。
多数遗传算法的应用是处理一个由许多个体组成的群体，其中每个个体表示问题的一个潜在解。
对个体存在一个评估函数来评判其对环境的适应度。
为反映适者生存的思想，算法中设计一个选择机制，使得：适应度好的个体有更多的机会生存。
在种群的进化过程中，主要存在两种类型的遗传算子：杂交和变异。
这些算子作用于个体对应的染色体，产生新的染色体，从而构成下一代种群中的个体。
该过程不断进行，直到找到满足精度要求的解，或者达到设定的进化代数。
显然，这样的思想适合于现实世界中的一大类问题，因而具有广泛的应用价值。
遗传算法的每一次进化过程中的，各个体之间的操作大多可以并列进行，因此，一个非常自然的想法就是将遗传算法并行化，以提高计算速度。
本报告中试图得到一个并行遗传算法的框架，并考察并行化之后的一些特性。
为简单起见（本来应该考虑更复杂的问题，如TSP 。
因时间有些紧张，请老师原谅），考虑的具有问题是：对给定的正整数n 、n 元函数f ，以及定义域D ，求函数f 在D 内的最大值。
二、 串行遗传算法 1． 染色体与适应度函数对函数优化问题，一个潜在的解就是定义域D 中的一个点011(,,...,)n x x x -，因此，我们只需用一个长度为n 的实数数组来表示一个个体的染色体。
由于问题中要求求函数f 的最大值，我们可以以个体所代表点011(,,...,)n x x x -在f 函数下的值来判断该个体的好坏。
因此，我们直接用函数f 作为个体的适应度函数。
2． 选择机制选择是遗传算法中最主要的机制，也是影响遗传算法性能最主要的因素。
若选择过程中适应度好的个体生存的概率过大，会造成几个较好的可行解迅速占据种群，从而收敛于局部最优解；反之，若适应度对生存概率的影响过小，则会使算法呈现出纯粹的随机徘徊行为，算法无法收敛。
计算机科学中的并行计算模型
计算机科学中的并行计算模型在计算机科学领域中，随着计算机技术的不断发展，对计算效率的追求也日益增强。
并行计算作为一种重要的计算模型，被广泛运用于高性能计算、大数据处理等领域。
本文将为您介绍计算机科学中的并行计算模型及其应用。
一、并行计算模型的定义并行计算模型是一种计算机系统中多个处理器或计算核心同时工作来解决计算问题的方式。
它的出现主要是为了解决串行计算模型中计算速度慢、效率低的问题。
通过充分利用多个处理器的计算能力，可以将计算任务分解成多个子任务，同时进行计算，从而大大提高了计算速度。
二、并行计算模型的分类在计算机科学中，存在多种不同的并行计算模型，常见的有以下几种：1. SIMD（Single Instruction, Multiple Data）SIMD模型是一种单指令多数据的并行计算模型。
在该模型中，多个处理器同时执行相同的指令，在不同的数据上进行计算。
这种模型适用于能够将计算任务划分为多个独立子任务的情况，例如图像处理、信号处理等。
2. MIMD（Multiple Instruction, Multiple Data）MIMD模型是一种多指令多数据的并行计算模型。
在该模型中，每个处理器可以独立执行不同的指令，同时处理不同的数据。
这种模型适用于复杂的计算任务，例如科学计算、模拟仿真等。
3. SPMD（Single Program, Multiple Data）SPMD模型是一种单程序多数据的并行计算模型。
在该模型中，多个处理器使用相同的程序，并行地处理不同的数据。
这种模型主要用于需要执行相同计算过程的任务，例如并行排序、并行搜索等。
4. BSP（Bulk Synchronous Parallel）BSP模型是一种批同步并行计算模型。
在该模型中，计算任务被划分为多个超级步，每个超级步包含一系列计算和同步操作。
该模型的优点是结构简单、通信开销小，适用于大规模数据处理和分布式计算。
三、并行计算模型的应用并行计算模型在计算机科学和工程中有着广泛的应用，主要体现在以下几个方面：1. 高性能计算并行计算模型在高性能计算中起到关键作用。
并行计算模型
·在BSP模型上，曾直接实现了一些重要的算法（如矩阵乘、并行前序运算、FFT和排序等），他们均避免 了自动存储管理的额外开销；
· BSP模型可以有效的在超立方体络和光交叉开关互连技术上实现，显示出，该模型与特定的技术实现无关， 只要路由器有一定的通信吞吐率；
LogP模型的特点
(1)抓住了络与处理机之间的性能瓶颈。g反映了通信带宽，单位时间内最多有L/g个消息能进行处理机间传 送。
(2)处理机之间异步工作，并通过处理机间的消息传送来完成同步。 (3)对多线程技术有一定反映。每个物理处理机可以模拟多个虚拟处理机(VP)，当某个VP有访问请求时，计 算不会终止，但VP的个数受限于通信带宽和上下文交换的开销。VP受限于络容量，至多有L/g个VP。 (4)消息延迟不确定，但延迟不大于L。消息经历的等待时间是不可预测的，但在没有阻塞的情况下，最大不 超过L。 (5)LogP模型鼓励编程人员采用一些好的策略，如作业分配，计算与通信重叠以及平衡的通信模式等。 (6)可以预估算法的实际运行时间。
LogP模型的不足之处
（1）对络中的通信模式描述的不够深入。如重发消息可能占满带宽、中间路由器缓存饱和等未加描述。 （2）LogP模型主要适用于消息传递算法设计，对于共享存储模式，则简单地认为远地读操作相当于两次消 息传递，未考虑流水线预取技术、Cache引起的数据不一致性以及Cache命中率对计算的影响。 （3）未考虑多线程技术的上下文开销。 （4）LogP模型假设用点对点消息路由器进行通信，这增加了编程者考虑路由器上相关通信操作的负担。
PRAM模型的缺点
并行遗传算法
隐含并行性
□ 设ε为一小正数，L< ε(l-1)+1,N=2l,2，则遗传 算法一次处理的存活概率不小于1- ε且定义 长度不大于L的模式数位O（N3）. □ 遗传算法表面上仅对每代的N个个体作处理 ，但实际上并行处理了大约O（N3）个模 式，并且无额外的存储，这正是遗传算法 具有高校搜索能力的原因，这就是遗传算 法的隐含并行。
并行遗传算法
□ 传统的遗传算法出现的问题： 局部搜索性能较差，对某些分布变化缓慢，面对大型计算 问题速度难以达到要求 □ 并行遗传算法提出： 在遗传算法并行运算的基础上，通过多种群并行进化和引 入迁移算子进行进行种群之间的信息交流，实现多种群的 协同进化。通过人工选择系数对每个种群最优化个体保存 ，通过对协调种群间的信息交换策略得到最好的进化效果 。 □ 遗传算法的并行化实现就是将进化过程划分到不同的计算 节点上，进行分布式进化，并通过一定的种群间信息交换 策略实现优良基因的转换。
pi fi
f
i 1
n
i
□ Pi反映了个体i的适应度在整个群体的个体适应度总和中所占的比例。适应度 越高，被选中的概率越高。
算法终止条件
□ 在实际中算法是不允许无止境的发展下去 的，而且对通常问题的最优解具有不确定 性，因此需要一个条件来终止算法的进程 。目前最常用的终止条件是事先给定一个 最大进化步数，或者判断最佳优化值是否 连续且经过若干步后都没有变化等。
算法参数选择
□ 种群的数目：影响算法优化性能和效率。种群太小导致采 样点数目不足，算法性能低；而种群数目太大又会增加计 算量，导致收敛时间过长。所以在设计算法时应该针对具 体问题选择适宜的种群数目； □ 交叉概率：用于控制交叉操作的频率。概率太大，种群中 串的更新很快，会使高适配值的个体很快被破坏掉；概率 太小，交叉操作很少进行，会使搜索停止不前； □ 变异概率：增加种群多样性。基于二进制编码的GA中， 一个非常小的变异率就会改变整个种群的基因。变异概率 必须取一个适当的值，太小不会产生新个体，太大又会使 GA完全的随机搜索； 总结：遗传算法参数的选择是非常重要的，同时也非常复 杂，参数选取需要按照问题的实际大小来进行选择。