一种新的APGA算法及其在多核CPU环境下的Java实现

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hybridastar原理、改进、技巧、代码实现和应用案例

Hybrid A*算法是一种结合了A*算法和启发式搜索算法的混合路径规划方法。

以下是关于Hybrid A*的一些关键信息：原理：Hybrid A*算法的主要目标是在已知环境中找到从起点到终点的最优路径。

它结合了A*算法的优点（保证找到最优路径）和启发式搜索算法（如Dijkstra 或Best First Search）的效率。

在搜索过程中，Hybrid A*使用两个不同的启发式函数：1. g(n)：从起始节点到当前节点的实际代价。

2. h'(n)：从当前节点到目标节点的低估代价，通常比A*算法中的h(n)更宽松。

算法首先使用较宽松的启发式函数h'(n)进行初步搜索，快速找到一条可能的路径。

然后，再使用精确的启发式函数h(n)和g(n)进行精细搜索，以确保找到的路径是最优的。

改进：Hybrid A*的主要改进在于其双启发式函数的设计，这使得算法能够在搜索初期快速扩展，并在后期精细化搜索以保证最优性。

此外，还可以通过调整启发式函数的权重或者在搜索过程中动态切换启发式函数来进一步优化性能。

技巧：1. 选择合适的启发式函数：h'(n)应该足够宽松以便快速扩展，而h(n)应该准确以保证最优性。

2. 动态调整启发式函数：在搜索过程中根据情况动态切换启发式函数可以提高效率。

3. 使用剪枝策略：例如，如果一个节点已经被评估过并且其f'(n)值（g'(n) + h'(n)）大于当前最优路径的f值（g(n) + h(n)），则可以跳过对该节点的进一步搜索。

代码实现：以下是一个简化的Python伪代码示例：python代码：应用案例：Hybrid A*算法广泛应用于各种需要高效路径规划的场景，包括但不限于：1. 自动驾驶车辆的路径规划。

2. 导航系统中的路径搜索。

3. 游戏AI中的角色移动路径计算。

4. 机器人运动规划。

5. 地图应用程序中的路线推荐。

ahocorasick 算法java实现

Ahocorasick算法是一种用于在输入文本中查找多个字符串匹配的高效算法。

它可以在O(n)的时间复杂度内完成多个字符串的查找操作，因此在实际应用中具有重要的价值。

本文将介绍Ahocorasick算法在Java语言中的实现，并对其关键步骤进行详细解析。

一、Ahocorasick算法的原理1. 多模式匹配问题在实际应用中，我们经常会遇到需要在一段文本中查找多个特定字符串的情况。

在搜索引擎中输入多个关键词进行搜索，或者在文本编辑器中查找多个不同的单词。

传统的匹配算法，如KMP算法和Boyer-Moore算法，只能针对单个模式进行匹配，当需要匹配多个模式时需要多次进行匹配操作，效率较低。

2. Ahocorasick算法的思想Ahocorasick算法是一种基于Trie树的多模式匹配算法。

它利用Trie 树的结构将多个模式字符串进行预处理，构建出一个状态转移图。

在文本匹配过程中，利用状态转移图可以高效地进行多个模式的匹配操作。

这种算法的时间复杂度为O(n)，其中n为文本长度，因此在实际应用中具有重要价值。

二、Ahocorasick算法的实现1. Trie树的构建我们需要构建一个Trie树来存储多个模式字符串。

Trie树是一种多叉树，每个节点代表一个字符，从根节点到叶子节点的路径形成一个模式字符串。

在构建Trie树的过程中，我们需要注意处理重复的前缀，以提高空间利用率。

2. 状态转移图的构建在Trie树构建完成后，我们需要对其进行一次遍历，构建出状态转移图。

状态转移图是一个有向图，每个节点代表一个状态，表示匹配到某个模式字符串的某个位置。

利用广度优先搜索算法，我们可以在O(m)的时间复杂度内构建出状态转移图，其中m为模式字符串的总长度。

3. 匹配操作的实现在状态转移图构建完成后，我们可以利用状态转移图对输入文本进行匹配操作。

从状态0开始，依次按照输入文本的字符进行状态转移，直到匹配到某个模式字符串的末尾。

配怀技术员面试题(一)

配怀技术员面试题(一)配怀技术员面试题Java基础•Java的基本数据类型有哪些？•String和StringBuilder、StringBuffer的区别是什么？•ArrayList和LinkedList有什么区别？•什么是线程安全？如何实现线程安全？•什么是异常？Java中的异常处理机制是什么样的？数据库•SQL语言中的增删改查操作分别对应哪些关键字？•什么是数据库事务？如何保证事务的ACID特性？•数据库索引是什么？使用索引有什么好处？•什么是数据库连接池？为什么需要使用连接池？•什么是SQL注入攻击？如何防止SQL注入？操作系统和网络•进程和线程有什么区别？•操作系统的常见内存管理方式有哪些？•TCP和UDP的区别是什么？•什么是HTTP协议？和的区别是什么？•什么是RESTful API？有哪些特点？计算机网络•TCP/IP协议族中的主要协议有哪些？•什么是IP地址？IPv4和IPv6有什么区别？•什么是MAC地址？MAC地址的长度是多少？•什么是路由器？路由器的作用是什么？•什么是DNS？DNS的作用是什么？设计模式•什么是设计模式？常见的设计模式有哪些？•请解释下单例模式、工厂模式、观察者模式的原理和使用场景。

•什么是依赖倒置原则？如何在代码中体现依赖倒置原则？•什么是开闭原则？如何在代码中体现开闭原则？•什么是责任链模式？请举例说明责任链模式的使用场景。

系统设计•请设计一个简单的缓存系统，要求能够支持缓存数据的读取、写入和删除操作。

•请设计一个多线程并发下载器，要求能够同时下载多个文件。

•如何设计一个高可用的分布式系统架构？•请解释下负载均衡的概念和实现方式。

•请设计一个简单的即时通讯系统，可以支持用户注册、登录、发送消息等功能。

以上是针对”配怀技术员”的相关面试题，希望能帮助应聘者更好地准备面试。

一种基于Java可重用部件库的多核程序开发方法

一种基于Java可重用部件库的多核程序开发方法
揭安全;石海鹤;薛锦云
【期刊名称】《微电子学与计算机》
【年(卷),期】2008(25)9
【摘要】目前多核软件的发展远滞后于多核硬件的发展,多核程序开发的瓶颈集中在软件上.文中介绍了Apla-Java可重用部件库的设计方法,提出了一种基于该部件库的多核程序开发方法,通过实例说明了该部件能够正确应用于多核程序设计.该方法对提高多核程序开发效率具有积极意义.
【总页数】3页(P18-20)
【关键词】PAR;Apla-Java;可重用部件;CMP;多核程序设计
【作者】揭安全;石海鹤;薛锦云
【作者单位】江西师范大学计算机信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.基于Java-JDBC 访问Oracle9i对象关系数据库的一种实现方法 [J], 万红运;郭颂
2.一种基于UML关系的Java代码库构造方法 [J], 姜人和;郑晓梅;朱晓倩;潘敏学;张天
3.Apla-Java 可重用部件库并行、并发机制的研究 [J], 揭安全;薛锦云
4.基于Java平台的可视化部件重用 [J], 彭亮;蔡希尧
5.一种基于Apla-Java可重用部件库的并行(并发)程序开发方法 [J], 揭安全;薛锦云
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GA算法和PSO算法

GA算法和PSO算法遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是一种基于生物进化过程中的适应度选择和遗传交叉突变原理的优化算法。

它模拟了进化过程中基因在群体中的复制、交叉和变异，通过这些操作来最佳解。

遗传算法的主要步骤包括：1.初始化种群：随机生成一组个体作为初始种群。

2.适应度评估：根据问题设定的评价函数计算每个个体的适应度。

3.选择操作：根据适应度大小，选择一些适应度较高的个体作为优势个体，并通过轮盘赌等方法确定下一代个体。

4.交叉操作：对选中的个体进行交叉操作，产生新的个体。

5.变异操作：对新生成的个体进行变异操作，引入新的基因组合。

6.迭代更新：重复执行步骤2-5，直到达到预设停止条件。

遗传算法的优点包括：1.适应性强：对于解空间复杂且多样的问题，遗传算法能够自适应地最佳解。

2.并行计算：每个个体的适应度计算和操作相互独立，可以以并行方式进行计算，提高效率。

3.可解释性：遗传算法的操作可以很好地解释和理解，有助于发现问题的规律。

4.全局优化：遗传算法能够通过全局来寻找问题的最优解。

粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种基于群体智能的优化算法。

它模拟了鸟群中个体在环境中的协同行为，通过自身经验和群体信息来最佳解。

粒子群优化算法的主要步骤包括：1.初始化粒子群：随机生成一组粒子，并初始化其位置和速度。

2.适应度评估：根据问题设定的评价函数计算每个粒子的适应度。

3.更新粒子速度和位置：根据粒子本身的经验和群体信息，更新粒子的速度和位置。

4.更新全局最优解：根据粒子的适应度更新全局最优解。

5.迭代更新：重复执行步骤2-4，直到达到预设停止条件。

粒子群优化算法的优点包括：1.收敛速度快：粒子群优化算法可以通过合理的初始化和速度更新策略，快速收敛到最优解。

2.全局能力强：通过粒子之间的信息交流和合作，粒子群优化算法可以很好地进行全局。

3.算法参数少：相对于其他优化算法，粒子群优化算法通常只有少量的参数需要调整。

具有学习效应的半导体晶圆制造绿色车间调度问题研究

第３０卷　第４期运　筹　与　管　理Ｖｏｌ．３０，Ｎｏ．４２０２１年４月ＯＰＥＲＡＴＩＯＮＳＲＥＳＥＡＲＣＨＡＮＤＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴＳＣＩＥＮＣＥＡｐｒ．２０２１收稿日期：２０１９０４１７基金项目：国家自然科学基金资助项目（７１８４０００３）；上海理工大学科技发展资助项目（２０１８ＫＪＦＺ０４３）作者简介：董君（１９８５），女，河南焦作人，博士研究生，研究方向：智能算法，生产调度等；叶春明（１９６４），男，安徽宣城人，教授，博士生导师，研究方向：工业工程、生产调度等。

具有学习效应的半导体晶圆制造绿色车间调度问题研究董君１，２，　叶春明１（１．上海理工大学管理学院，上海２０００９３；２．河南工学院，河南新乡４５３０００）摘　要：针对最小化最大完工时间、总碳排放以及总拖期时间的具有学习效应的半导体晶圆制造绿色车间调度问题，构建了双影响因素的新型学习效应模型，提出了改进的多元宇宙优化算法，并对其收敛性进行证明。

通过对初始种群进行反向学习、宇宙个体进行莱维飞行扰动和对外部档案中的个体进行邻域搜索变异更新，产生新的父代个体，扩大了种群的多样性，避免算法陷入局部最优。

通过对小规模和大规模测试算例的仿真实验，以及利用改进算法求解具有异质性机器的学习型半导体晶圆制造绿色车间调度问题，验证了本文所提出的算法对于求解具有学习效应的半导体晶圆制造绿色车间调度问题的有效性和可行性。

关键词：学习效应；异质性机器；半导体晶圆制造；绿色调度中图分类号：ＴＰ１８　文章标识码：Ａ　文章编号：１００７３２２１（２０２１）０４０２１７０７　ｄｏｉ：１０．１２００５／ｏｒｍｓ．２０２１．０１３４ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＧｒｅｅｎＪｏｂＳｈｏｐＳｃｈｅｄｕｌｉｎｇＰｒｏｂｌｅｍｏｆＳｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒＷａｆｅｒｓＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｗｉｔｈＬｅａｒｎｉｎｇＥｆｆｅｃｔＤＯＮＧＪｕｎ１，２，ＹＥＣｈｕｎｍｉｎｇ１（１．ＢｕｓｉｎｅｓｓＳｃｈｏｏｌ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｈａｎｇｈａｉｆｏｒＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００９３，Ｃｈｉｎａ；２．ＨｅｎａｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｉｎｘｉａｎｇ４５３０００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｍｉｎｉｍｉｚｅｍａｋｅｓｐａｎ，ｔｏｔａｌｃａｒｂｏｎｅｍｉｓｓｉｏｎｓａｎｄｔｏｔａｌｔａｒｄｉｎｅｓｓ，ｗｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔａｎｅｗｌｅａｒｎｉｎｇｅｆｆｅｃｔｍｏｄｅｌｗｉｔｈｄｏｕｂｌｅｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇｆａｃｔｏｒｓｆｉｒｓｔｌｙ．ＴｈｕｓａｎｉｍｐｒｏｖｅｄＭｕｌｔｉＶｅｒｓｅＯｐｔｉｍｉｚｅｒａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄａｎｄｉｔｓｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｉｓａｌｓｏｐｒｏｖｅｄ．Ｂｙｐｅｒｆｏｒｍｉｎｇｒｅｖｅｒｓｅｌｅａｒｎｉｎｇｏｎｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ，ｐｅｒｔｕｒｂｉｎｇｔｈｅｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓｉｎｔｈｅｕｎｉｖｅｒｓｅｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｂｙＬｅｖｙｆｌｉｇｈｔ，ａｎｄｍｕｔａｔｉｎｇａｎｄｕｐｄａｔｉｎｇｔｈｅｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓｉｎｔｈｅｅｘｔｅｒｎａｌａｒｃｈｉｖｅｂｙｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄｓｅａｒｃｈ，ｎｅｗｐａｒｅｎｔｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓａｒｅｇｅｎｅｒａｔｅｄ，ｗｈｉｃｈｅｘｐａｎｄｔｈｅｄｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆｔｈｅｐｏｐｕｌａｔｉｏｎａｎｄａｖｏｉｄｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｆａｌｌｉｎｇｉｎｔｏｌｏｃａｌｏｐｔｉｍｕｍ．Ｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｏｆｓｍａｌｌｓｃａｌｅａｎｄｌａｒｇｅｓｃａｌｅｔｅｓｔｃａｓｅｓ，ａｎｄｔｈｅｕｓｅｏｆｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｇｒｅｅｎｓｈｏｐｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｏｆｌｅａｒｎｉｎｇｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒｗａｆｅｒｓｆａｂｒｉｃａｔｉｏｎｗｉｔｈｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｍａｃｈｉｎｅｓ，ｉｔｉｓｖｅｒｉｆｉｅｄｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｓｏｌｖｉｎｇｔｈｅｇｒｅｅｎｓｈｏｐｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｏｆｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒｗａｆｅｒｓｆａｂｒｉｃａｔｉｏｎｗｉｔｈｌｅａｒｎｉｎｇｅｆｆｅｃｔｉｓｖａｌｉｄａｎｄｆｅａｓｉｂｌｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｌｅａｒｎｉｎｇｅｆｆｅｃｔ；ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｍａｃｈｉｎｅｓ；ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒｗａｆｅｒｓｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ；ｇｒｅｅｎｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ０　引言半导体制造系统被誉为当今最复杂的制造系统［１］，在其整个制造过程中以晶圆片的加工过程最为复杂，资金最为密集。

aigc 高效检索成稿纠错的应用案例

aigc 高效检索成稿纠错的应用案例1. 引言1.1 概述随着信息技术的不断发展，人们对于高效检索和成稿纠错的需求越来越迫切。

准确、快速地从海量数据中找到所需信息，对于各个领域的工作者来说都是至关重要的。

然而，在传统的检索与纠错方法中，存在着效率低下、准确度不高等问题。

为了解决这些问题，AIGC（AI-based Instantaneous Global Connectivity）高效检索成稿纠错技术应运而生。

该技术将人工智能与全球网络连接相结合，能够以更快速、更准确的方式进行文本检索和纠错。

它基于深度学习算法，通过大规模数据训练得到强大的语义理解和上下文分析能力，并利用全球用户提交的数据实时优化模型，提供了更加智能高效的搜索和校对功能。

1.2 介绍AIGC高效检索成稿纠错技术AIGC高效检索成稿纠错技术是一种基于人工智能和语言处理技术开发的新型文本处理技术。

它具备以下特点：首先，AIGC采用深度学习算法作为核心引擎，在大规模数据集上进行训练，并通过不断学习和优化提升其性能。

这使得AIGC能够具备较高的语义理解和上下文分析能力，能够更好地理解用户的检索意图，从而提供准确、全面的搜索结果。

其次，AIGC利用全球用户提交的数据进行实时优化。

通过采集用户的搜索行为和反馈信息，AIGC可以不断优化自身的模型，并根据不同语境和需求进行个性化推荐。

这种基于用户反馈的实时优化机制，使得AIGC具备了强大的迭代学习能力，并且可以在全球范围内共享经验与知识。

最后，AIGC突破了传统纠错技术的局限性。

传统纠错方法通常依赖于静态规则和语法分析，在处理复杂、多义词或领域专业术语时存在着一定的局限性。

而AIGC基于深度学习算法，具备了更好的泛化和推广能力，可对各类文本进行精准纠错，并且随着实际应用中不断积累经验和字典库，纠错效果将逐渐提升。

1.3 研究背景在当今信息爆炸的时代，海量的文本数据给我们带来了前所未有的挑战。

如何从这些数据中快速准确地获取所需信息，成为了各行各业必须面对的问题。

GA算法和PSO算法

GA算法和PSO算法GA算法（Genetic Algorithm）是一种基于自然选择和进化论的优化算法。

它模拟了生物界的进化过程，通过选择、交叉和变异等操作来生成新的解，并逐渐优化解的质量，最终找到最优解。

GA算法的基本过程如下：1.初始化种群：随机生成一组个体（解）作为初始种群。

2.评估适应度：对每个个体进行适应度评估，根据问题的具体要求，可以定义适应度函数。

3.选择操作：根据个体适应度，利用选择操作进行个体筛选，较优秀的个体被选中用于生成下一代。

4.交叉操作：选中的个体进行交叉操作，生成新的个体。

交叉可以是单点交叉、多点交叉或均匀交叉等方式。

5.变异操作：对新生成的个体进行变异，引入一定的随机性，增加空间。

6.更新种群：将交叉、变异得到的新个体加入种群，生成下一代种群。

7.终止条件判断：判断是否达到停止迭代的条件，如找到最优解或迭代次数达到上限。

8.返回优秀个体：返回当前种群中适应度最好的个体作为最优解。

PSO算法（Particle Swarm Optimization）是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法。

它利用群体中个体的协作和信息传递来寻找最优解。

PSO算法的基本过程如下：1.初始化粒子群：随机生成一群粒子，每个粒子表示一个解，包含位置和速度信息。

2.评估适应度：对每个粒子进行适应度评估，根据问题的具体要求，可以定义适应度函数。

3.更新粒子速度和位置：-根据粒子自身历史最优解和全局最优解，更新速度和位置。

-根据随机数和权重因子，调整速度和位置，并限定在空间范围内。

4.更新全局最优解：根据当前粒子群的适应度，更新全局最优解。

5.终止条件判断：判断是否达到停止迭代的条件，如找到最优解或迭代次数达到上限。

6.返回最优解：返回全局最优解作为最终结果。

1.都需要初始化个体或粒子群来构建初始种群。

2.都需要根据适应度函数来评估每个个体或粒子的适应度。

3.都涉及到群体的选择操作，选中优秀的个体或粒子用于后续的进化过程。

一种改进的基于任务复制的多核调度算法

一种改进的基于任务复制的多核调度算法叶佳;周鸣争【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2015(000)012【摘要】在多核系统中，任务调度是决定系统性能的关键因素之一。

为优化任务调度，基于一些典型的任务调度算法（如PPA，徐成提出的算法等），提出了一种新的任务调度算法。

该算法一方面合理确定前驱任务复制的先后顺序，而且进行两个阶段的复制，从而可以复制更多的前驱任务以减少调度长度和处理器上空余时间；另一方面，通过去除不影响任务系统调度长度的冗余簇，然后进行簇之间的合并，以减少处理机的数目和调度长度。

实验表明，改进后的算法在任务调度的性能上优于典型算法。

%In the multi-processor system, task scheduling is one of the key factors which decide the performance of system. In order to optimize the task scheduling, this paper proposes a new task scheduling algorithm based on some typical algo-rithms(e.g., PPA, the algorithm which is put forward by XU Cheng etc.). On the one hand, the algorithm establishes reason-able order to duplicate precursor task, and two stages of replication, which can duplicate more precursor task to reduce scheduling length and spare time. On the other hand, the algorithm remo ves redundant clusters which don’t affect the sched-uling length of the task system, then carries on the merger between clusters to reduce the number of the processor and scheduling length. Simulation results showthat the improved algorithm on the performance of task scheduling is superior to the above typical algorithms.【总页数】7页(P31-37)【作者】叶佳;周鸣争【作者单位】安徽工程大学计算机与信息学院，安徽芜湖 241000;安徽工程大学计算机与信息学院，安徽芜湖 241000【正文语种】中文【中图分类】TP311【相关文献】1.基于关键路径和任务复制的多核调度算法 [J], 谢志强;韩英杰;齐永红;杨静2.基于改进EDF的多核处理器混合任务调度算法 [J], 郭秀岩;张武;王劲林;吴刚3.一种改进的基于复制的异构多核任务调度算法 [J], 周超群;周亦敏4.基于任务复制与冗余消除的多核调度算法 [J], 任良育;赵成萍;严华5.基于Linux的多核实时任务调度算法改进 [J], 陈国良;朱艳军因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种新的APGA算法及其在多核CPU环境下的Java实现

一种新的APGA算法及其在多核CPU环境下的Java实现摘要：研究了遗传算法（SGA）的遗传自适应策略和并行遗传算法（PGA）迁移时的自适应策略，提出了一种新的自适应并行遗传算法（APGA），描述了算法的流程和关键算子，最后给出了在多核CPU 环境下用Java实现的APGA算法。

关键词：多核CPU；Java；自适应并行遗传算法1 算法基础1.1 遗传的自适应策略2 一种新的自适应并行遗传算法（APGA）自适应并行遗传算法（Adaptive Parallel Genetic Algorithm，简称APGA），采用遗传过程自适应策略、迁移的自适应策略和并行计算的遗传算法的思想，将种群分成若干分组，形成子群体，在每个子群体中采用自适应策略进行独立进化，而在子群体间采用自适应策略进行个体迁移，以加速算法收敛并避免算法过早收敛。

自适应并行遗传算法流程如图1所示。

并行算法采用粗粒度模型。

4 APGA算法流程在CPU核心数较少的情况下，自适应并行遗传算法采用孤岛模型。

将种群分为若干子群体，每个子群体包含一些个体，每个子群体分配一个处理器，让它们互相独立地并行执行进化，当种群相似度符合自适应迁移条件，就进行迁移操作。

自适应并行遗传算法流程：①初始化种群；②对于初始群体分组；③计算每个子进化群体个体的适应度；④计算每个子进化群体的交叉率和变异率；⑤子群体自适应进化；⑥计算子种群个体相似度；⑦执行接受算子和迁移算子；5.1 Java并行计算框架并行计算编程早期一般要求运行硬件环境需求成本较高，不能广泛普及。

但近年来，随着硬件技术的发展，多核CPU已经普遍应用，并成为主流配置[4]，使得并行计算不再需要较高硬件成本，可以在多核CPU环境下进行[58]。

随着Java 7的发布，在Java中也包含了一种框架——ForkJoin 框架，用于表示更细粒度的并行计算[911]。

并行框架Fork/Join模式如图2所示。

参考文献：[1] 王小平.遗传算法——理论、应用与软件实现[M].西安：西安交通大学出版社，2002.[2] 张明辉，王尚锦.具有自适应交叉算子的遗传算法及其应用[J].机械工程学报，2002（1）.[3] 郭肇禄.一种基于自适应迁移策略的并行遗传算法[D].南昌：江西理工大学，2009.[4] THOMA SZEW SKIB，PABST S，BLOCH NGER W. Parallel techniques for physically based simulation on multicore processor architectures[J]. Computers and Graphics，2008（32）.[5] 王竹荣，巨涛，马凡.多核集群系统下的混合并行遗传算法研究[J].计算机科学，2011（7）.[6] 谢克家，刘昕，王成良，等.多核计算环境下改进的主从式并行遗传算法[J].微计算机信息，2011（3）.[7] 甘志，戴晓君.JDK7中的Fork/Join模式——轻松实现多核时代的并行计算[DB/OL]. http：///developerworks/cn/java/jloforkjoin/，2011.[8] HERB SUTTER.A fundamental turn toward concurrency in software[DB/OL].http：///webdevelopment/184405990？pgno=1，2011.[9] JULIEN PONGE.Fork and join：Java can excel at painless parallel programming too[DB/OL].http：///technetwork/articles/java/forkjoin422606.html，2012.[10] BRIAN GOETZ.Java 理论与实践：应用forkjoin框架[DB/OL].http：///developerworks/cn/java/jjtp11137.html，2012.[11] 甘志，戴晓君.JDK 7中的Fork/Join模式[DB/OL].http：///developerworks/cn/java/jloforkjoin/index.html，2012.。

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