分布式并行遗传算法
遗传算法的研究与进展
遗传算法的研究与进展一、综述随着科学技术的不断发展和计算能力的持续提高，遗传算法作为一种高效的优化方法，在许多领域中得到了广泛的应用。
本文将对遗传算法的研究进展进行综述，包括基本原理、改进策略、应用领域及最新研究成果等方面的内容。
自1975年Brendo和Wolfe首次提出遗传算法以来，该算法已经发展成为一种广泛应用于求解最优化问题的通用方法。
遗传算法主要基于自然选择的生物进化机制，通过模拟生物基因的自然选择、交叉和变异过程来寻找最优解。
在过去的几十年里，众多研究者和开发者针对遗传算法的性能瓶颈和改进方向进行了深入探讨，提出了许多重要的改进策略。
本文将对这些策略进行综述，并介绍相关的理论依据、实现方法以及在具体问题中的应用。
遗传算法的核心思想是基于种群搜索策略，在一组可行解（称为种群）中通过选择、交叉和变异等遗传操作产生新的候选解，进而根据适应度函数在种群中选择优良的候选解，重复上述过程，最终收敛于最优解。
遗传算法的关键要素包括：染色体表示、适应度函数设计、遗传操作方法等。
为进一步提高遗传算法的性能，研究者们提出了一系列改进策略。
这些策略可以从以下几个方面对遗传算法进行改进：多目标优化策略：针对单点遗传算法在求解多目标优化问题时容易出现陷入局部最优解的问题，可以通过引入多目标遗传算法来求解多目标问题。
精英保留策略：为了避免遗传算法在进化过程中可能出现未成熟个体过早死亡的现象，可以采用精英保留策略来保持种群的优良特性。
基于随机邻域搜索策略：这种策略通过对当前解的随机邻域进行搜索，可以在一定程度上避免陷入局部最优解，并提高算法的全局收敛性。
遗传算法作为一种常用的优化方法，在许多领域都有广泛应用，如组合优化、约束满足问题、机器学习参数优化、路径规划等。
随着技术的发展，遗传算法在深度学习、强化学习和智能交通系统等领域取得了显著成果。
研究者们在遗传算法的设计和应用方面取得了一系列创新成果。
基于神经网络的遗传算法被用于解决非线性优化问题；基于模型的遗传算法通过建立优化问题模型来提高算法的精度和效率；一些研究还关注了遗传算法的鲁棒性和稳定性问题，提出了相应的改进措施。
遗传算法及在物流配送路径优化中的应用
遗传算法及在物流配送路径优化中的应用在当今快节奏的商业环境中，物流配送的效率和成本成为了企业竞争的关键因素之一。
如何找到最优的配送路径，以最小的成本、最短的时间将货物准确送达目的地，是物流行业一直以来面临的重要挑战。
遗传算法作为一种强大的优化工具，为解决物流配送路径优化问题提供了新的思路和方法。
一、遗传算法的基本原理遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的随机搜索算法。
它模拟了生物进化的过程，通过不断地生成新的个体（解决方案），并根据适应度函数对个体进行评估和选择，逐步进化出最优的个体。
在遗传算法中，每个个体通常由一组编码表示，这组编码可以是二进制数、整数、实数等。
适应度函数用于衡量个体的优劣程度，它与问题的目标函数相关。
例如，在物流配送路径优化中，适应度函数可以是配送路径的总长度、总成本或总时间等。
遗传算法的主要操作包括选择、交叉和变异。
选择操作根据个体的适应度值，从当前种群中选择一部分优秀的个体作为父代，用于生成下一代个体。
交叉操作将父代个体的编码进行交换和组合，产生新的个体。
变异操作则对个体的编码进行随机的改变，以增加种群的多样性。
通过不断地重复这些操作，种群中的个体逐渐进化，适应度值不断提高，最终找到最优或接近最优的解决方案。
二、物流配送路径优化问题物流配送路径优化问题可以描述为：在给定的配送网络中，有若干个配送中心和客户点，每个客户点有一定的货物需求，配送车辆有容量限制和行驶距离限制，要求确定一组最优的配送路径，使得配送成本最低、时间最短或其他目标最优。
这个问题具有复杂性和约束性。
首先，配送网络可能非常庞大，客户点数量众多，导致可能的路径组合数量呈指数增长。
其次，车辆的容量限制和行驶距离限制等约束条件增加了问题的求解难度。
传统的优化方法在处理这类大规模、复杂约束的问题时往往效果不佳，而遗传算法则具有较好的适应性。
三、遗传算法在物流配送路径优化中的应用步骤1、问题建模首先，需要将物流配送路径优化问题转化为适合遗传算法求解的形式。
遗传算法的原理及MATLAB程序实现.
1 遗传算法的原理1.1 遗传算法的基本思想遗传算法（genetic algorithms，GA）是一种基于自然选择和基因遗传学原理，借鉴了生物进化优胜劣汰的自然选择机理和生物界繁衍进化的基因重组、突变的遗传机制的全局自适应概率搜索算法。
遗传算法是从一组随机产生的初始解（种群）开始，这个种群由经过基因编码的一定数量的个体组成，每个个体实际上是染色体带有特征的实体。
染色体作为遗传物质的主要载体，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的外部表现。
因此，从一开始就需要实现从表现型到基因型的映射，即编码工作。
初始种群产生后，按照优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解。
在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助于自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生出代表新的解集的种群。
这个过程将导致种群像自然进化一样，后代种群比前代更加适应环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。
计算开始时，将实际问题的变量进行编码形成染色体，随机产生一定数目的个体，即种群，并计算每个个体的适应度值，然后通过终止条件判断该初始解是否是最优解，若是则停止计算输出结果，若不是则通过遗传算子操作产生新的一代种群，回到计算群体中每个个体的适应度值的部分，然后转到终止条件判断。
这一过程循环执行，直到满足优化准则，最终产生问题的最优解。
图1-1给出了遗传算法的基本过程。
1.2 遗传算法的特点1.2.1 遗传算法的优点遗传算法具有十分强的鲁棒性，比起传统优化方法，遗传算法有如下优点：1. 遗传算法以控制变量的编码作为运算对象。
传统的优化算法往往直接利用控制变量的实际值的本身来进行优化运算，但遗传算法不是直接以控制变量的值，而是以控制变量的特定形式的编码为运算对象。
这种对控制变量的编码处理方式，可以模仿自然界中生物的遗传和进化等机理，也使得我们可以方便地处理各种变量和应用遗传操作算子。
2. 遗传算法具有内在的本质并行性。
电能路由器设计自动化综述—设计流程架构和遗传算法
五、结论
五、结论
本次演示对电能路由器设计自动化进行了全面的综述，重点探讨了设计流程 架构和遗传算法的应用和发展趋势。目前，虽然电能路由器设计自动化已经取得 了一定的成果，但仍存在许多问题需要进一步研究和探讨。例如，如何提高设计 流程架构中各环节的精度和效率、如何优化遗传算法的性能等。
五、结论
本次演示也指出了未来电能路由器设计自动化研究方向的建议，包括加强跨 界合作、注重实际应用场景等。希望本次演示的内容能为相关领域的研究和实践 提供有益的参考和借鉴。
5、生物医学：遗传算法在生物医学领域的应用包括基因序列分析、疾病预测、 药物研发等。
二、遗传算法在不同领域的应用情况
6、环境科学：遗传算法在环境科学领域的应用包括气候模型优化、生态系统 的模拟和保护等。
三、遗传算法的未来发展趋势分 析
三、遗传算法的未来发展趋势分析
随着科学技术的发展，遗传算法在各个领域的应用前景越来越广阔。未来， 遗传算法的研究将朝着以下几个方向发展：
三、算法设计
3、选择策略：采用适应度函数对解进行评价。对于结构优化设计问题，适应 度函数通常根据结构的性能指标进行定义。
三、算法设计
4、终止条件：设定合理的终止条件，当算法达到预设的迭代次数或找到满足 要求的解时停止运行。
四、实验结果与分析
四、实验结果与分析
为了验证本次演示所提出的遗传演化算法在结构优化设计中的性能，我们进 行了一系列实验。实验结果表明，该算法在处理不同结构优化问题时化方法相比，遗传演化算法在求 解效果、稳定性和适用范围方面均具有明显优势。
一、遗传算法理论综述
2、适应度评估：根据问题的目标函数，计算每个染色体的适应度值。 3、选择：根据适应度值选择染色体进入下一代，高适应度染色体被选择的概 率更高。
旅行商问题的两种算法
关于组合优化TSP的求解一直是遗传算法研究的热点,该文在分析了多种近似算法的基础上,提出了一种用于求解TSP的混合遗传算法(HGA).首先,文章介绍了TSP的一些基本概念,如城市间距离的分布特征、路径长的统计分析,满意度的概念及现有的求解算法等,并指出目前求解TSP的遗传算法的不足之处.接着论文系统地阐述了"混合型遗传算法",它基于普通遗传算法和局部择优算法--爬山法,并采用了以下遗传搜索技术;随机初始化种群、有记忆的种群更新技术等,综合了遗传算法的全局搜索优势和爬山法的局部搜索优势,加快了遗传算法在程序执行后期局部择优的能力.最后,混合遗传算法使用Visual C++编程语言实现,对比计算结果显示,在设置合理的控制参数及算法终止判据之后,时间花费显著小于传统遣传算法.
翻5。3聿莩奉一撰麓
Fig.5.3Sample-Error
国5。4徉奉鼗鼙一设蘩Fig.5.4Sample NumwError
旅行商问题的两种算法
作者:冯昊
学位授予单位:大连理工大学
1.期刊论文吴小菁.Wu Xiao-jing求解旅行商问题的模拟进化算法-福建金融管理干部学院学报2008(5)
本文链接:/Thesis_Y1227497.aspx
下载时间:2010年4月26日
3.期刊论文曲晓丽.潘昊.柳向斌.QU Xiaoli.PAN Ha技术2007,30(18)
旅行商问题(TSP)是组合优化领域里的一个典型的、易于描述却难以处理的NP难题,其可能的路径数目与城市数目是呈指数型增长的,求解非常困难.首先介绍了旅行商问题,模拟退火算法原理及其算法实现.应用模拟退火算法对TSP进行研究,给出解决TSP的一种比较精确的算法并用Matlab实现了算法.最后用该算法对TSP进行了仿真,验证了该算法的有效性.
基于遗传算法的分布式数据库数据分配研究
） 是网络中的事务集 ， ＝ （ 。 ， Ｆ Ｆ ， …Ｆ ）是储存
的一个 数据 段集 ． 以某种 策 略 ， 数 据 库 复 制 到 把
据库系统的可用性 、 可靠性及运行效率都有非常大
的影 响． 目前 ， 于分 布式 数 据 库 分 配 算 法 的研 究 对 中， 常用 的是基 于冗 余 分配 的算 法 ＿ ， 是 ， 些方 ｌ但 Ｊ 这
文章 编号 ：６ ３０４ ２ １ ）２００ －４ １７ －６ Ｘ（０２ ０ －１２０
基 于遗 传 算 法 的分 布 式 数 据 库数 据分 配研 究
王三 虎
（ 吕梁学院 数学 系 ， 山西 离石 ０ ３０ ） ３０ ０
摘 要 ： 对 目前 分布 式数据 库数 据 分 配 方 法存 在 的局 限性 及 代 价公 式复 杂 、 法 运行 效 率低 等 问 针 算
配方 法相 比 ， 改进后 的数 据分 配方 法的计 算结 果与 最佳结 果更 为接 近 ．
关 键词 ： 分布 式数 据库 ； 遗传 算法 ； 据分 配 数
中图分 类号 ：Ｐ １ ．３ ． Ｔ ３ １ １３ １ 文 献标识 码 ： Ａ
分布式数据库 （ ｉｒ ｕ ｄｄｔ ａｅｓ ｔ Ｄ — Ｄｓｉ ｔ ａ ｂｓ ｙ ｅ Ｄ ｔｂ ｅ ａ ｓ ｍ，
其他的站点 ｓ 上去 ， 则就形成了一种分配方案 ： Ａ＜
Ｆ， ， ＞． Ｓ Ｔ
法通常都存在代价公 式复杂 的缺点， 算法 的执行效 率较低 ， 计 算 的结 果 和 最 优 方 案 有 一定 的差 所 距 Ｊ 。． 本文基 于遗传算 法很高 的并行性 和算 法的 高效率特点 ， 提出了一种基于遗传算法的数据分配 方法， 并对遗传算法进行了一些改进．
并行处理和分布式计算
并行处理和分布式计算随着大数据时代的到来，对于计算能力的需求也越来越大。
在传统的串行计算中，单个计算任务需要按照顺序一个一个地执行，导致计算效率较低。
为了提高计算效率，人们开始研究并行处理和分布式计算技术。
并行处理是指将一个大的计算任务分解为多个子任务，同时在多个处理器上并行执行，以提高计算速度。
与串行计算相比，并行处理可以充分利用多个处理器的计算能力，同时处理多个任务，从而加快计算速度。
并行处理可以在多个处理器之间共享数据，通过消息传递或共享内存的方式进行通信，以实现任务之间的协作。
分布式计算是指将一个大的计算任务分解为多个子任务，分配到多个计算节点上分别执行，并通过网络进行通信和协调，最后将计算结果进行汇总。
分布式计算可以将计算任务分配给多个计算节点，充分利用集群中的计算资源，以提高计算效率。
分布式计算可以提供高可用性和可扩展性，通过增加计算节点来提高计算能力。
并行处理和分布式计算在很多领域都有广泛的应用。
在科学计算领域，如天气预报、气候模拟等，需要处理大量的数据和复杂的计算模型，通过并行处理和分布式计算可以加快计算速度，提高预测和模拟的准确性。
在互联网领域，如搜索引擎、广告推荐等，需要处理海量的用户数据和复杂的算法，通过并行处理和分布式计算可以提高系统的响应速度和用户体验。
在人工智能领域，如图像识别、自然语言处理等，需要进行复杂的计算和模型训练，通过并行处理和分布式计算可以提高算法的训练速度和准确性。
并行处理和分布式计算的实现方式有多种。
在硬件上，可以通过使用多个处理器、多核处理器、多台计算机或集群来实现并行处理和分布式计算。
在软件上，可以使用并行编程模型和分布式计算框架来实现并行处理和分布式计算。
常用的并行编程模型有共享内存模型和消息传递模型，常用的分布式计算框架有Hadoop、Spark等。
并行处理和分布式计算也面临一些挑战和问题。
首先，任务的划分和调度是一个关键问题，如何将一个大的计算任务划分为多个子任务，并合理地分配给处理器或计算节点进行执行。
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。
《遗传算法详解》课件
遗传算法具有全局搜索能力、对问题 依赖性小、可扩展性强、鲁棒性高等 特点。
遗传算法的基本思想
初始化
随机生成一组解作为初始种群。
适应度评估
根据问题的目标函数计算每个解 的适应度值。
选择操作
根据适应度值的大小，选择优秀 的解进行遗传操作。
迭代更新
重复以上过程，直到满足终止条 件。
变异操作
对某些基因进行变异，增加解的 多样性。
《遗传算法详解》 ppt课件
• 遗传算法概述 • 遗传算法的基本组成 • 遗传算法的实现流程 • 遗传算法的优化策略 • 遗传算法的改进方向 • 遗传算法的未来展望
目录
Part
01
遗传算法概述
定义与特点
定义
遗传算法是一种模拟生物进化过程的 优化算法，通过模拟基因遗传和变异 的过程来寻找最优解。
Part
05
遗传算法的改进方向
混合遗传算法的研究
混合遗传算法
结合多种优化算法的优点，提高遗传算法的全局搜索能力和收敛速 度。
混合遗传算法的原理
将遗传算法与其他优化算法（如梯度下降法、模拟退火算法等）相 结合，利用各自的优势，弥补各自的不足。
混合遗传算法的应用
在许多实际问题中，如函数优化、路径规划、机器学习等领域，混 合遗传算法都取得了良好的效果。
自适应交叉率
交叉率控制着种群中新个体的产生速度。自适应交叉率可以根据种群中个体的适应度差 异进行调整，使得适应度较高的个体有更低的交叉率，而适应度较低的个体有更高的交 叉率。这样可以提高算法的搜索效率。
自适应变异率
变异率决定了种群中新个体的产生速度。自适应变异率可以根据种群中个体的适应度进 行调整，使得适应度较高的个体有更低的变异率，而适应度较低的个体有更高的变异率
遗传算法的优缺点
遗传算法属于进化算法( Evolutionary Algorithms) 的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解. 遗传算法有三个基本算子:选择、交叉和变异.。
数值方法求解这一问题的主要手段是迭代运算。
一般的迭代方法容易陷入局部极小的陷阱而出现"死循环"现象，使迭代无法进行。
遗传算法很好地克服了这个缺点，是一种全局优化算法。
生物在漫长的进化过程中，从低等生物一直发展到高等生物，可以说是一个绝妙的优化过程。
这是自然环境选择的结果。
人们研究生物进化现象，总结出进化过程包括复制、杂交、变异、竞争和选择。
一些学者从生物遗传、进化的过程得到启发，提出了遗传算法（GA）。
算法中称遗传的生物体为个体（individual），个体对环境的适应程度用适应值（fitness）表示。
适应值取决于个体的染色体（chromosome），在算法中染色体常用一串数字表示，数字串中的一位对应一个基因（gene）。
一定数量的个体组成一个群体（population）。
对所有个体进行选择、交叉和变异等操作，生成新的群体，称为新一代（new generation）。
遗传算法计算程序的流程可以表示如下[3]：第一步准备工作（1）选择合适的编码方案，将变量（特征）转换为染色体（数字串，串长为m）。
通常用二进制编码。
（2）选择合适的参数，包括群体大小（个体数M）、交叉概率PC和变异概率Pm。
（3）确定适应值函数f（x）。
f（x）应为正值。
第二步形成一个初始群体（含M个个体）。
在边坡滑裂面搜索问题中，取已分析的可能滑裂面组作为初始群体。
第三步对每一染色体（串）计算其适应值fi，同时计算群体的总适应值。
第四步选择计算每一串的选择概率Pi=fi/F及累计概率。
选择一般通过模拟旋转滚花轮（roulette，其上按Pi大小分成大小不等的扇形区）的算法进行。
旋转M次即可选出M个串来。
在计算机上实现的步骤是：产生[0，1]间随机数r，若r<q1，则第一串v1入选，否则选v2，使满足qi-1<r<qi （2≤i≤m）。
基于遗传算法的拓扑优化设计与模拟技术研究
基于遗传算法的拓扑优化设计与模拟技术研究引言：在现代科技的发展中，拓扑优化设计与模拟技术已经被广泛应用于各个领域，包括材料科学、机械工程、电子设计等。
其中，遗传算法作为一种优秀的优化算法，在拓扑优化设计中发挥了重要作用。
本文就基于遗传算法的拓扑优化设计与模拟技术进行研究，并分析其在实际应用中的优势和问题。
一、基于遗传算法的拓扑优化设计原理1.1 遗传算法的基本概念遗传算法是模拟生物进化过程的一种优化算法，其基本概念包括个体、染色体、基因、种群等。
通过对个体的基因编码和交叉、变异等操作，模拟生物进化，实现对最优解的搜索。
1.2 拓扑优化设计原理拓扑优化设计目标是在满足约束条件下，找到结构的整体布局，使得材料分布在合适的位置，以达到最佳的设计效果。
遗传算法通过对染色体中每个基因的编码方式进行定义，并通过相应的选择、交叉与变异等操作，不断迭代生成新的个体，最终得到最优的拓扑优化设计结果。
二、基于遗传算法的拓扑优化设计模拟技术2.1 初始群体的生成初始群体的生成是遗传算法中的第一步，通过初始化一定数量的个体，每个个体都是一个可能的解。
个体的生成可以通过随机生成、局部搜索等方式实现。
2.2 适应度函数的设计适应度函数用于评价个体的优劣程度，常常是根据具体问题的要求设计的。
在拓扑优化设计中，适应度函数可以考虑结构的稳定性、性能等指标。
2.3 选择操作选择操作是根据适应度函数的值来选择个体进入下一代的过程，通常较优的个体会有更高的概率被选择。
选择操作可以采用轮盘赌选择、排名选择等方式实现。
2.4 交叉操作交叉操作是将选中的个体进行基因信息的交换，以产生新的后代个体。
通过交叉操作，可以融合不同个体的优良特性，产生更优的解。
2.5 变异操作变异操作是在交叉操作后，对个体进行基因信息的变化，以增加个体的多样性。
变异操作常常以一定的概率进行，可以通过基因位值的随机改变来实现。
2.6 后代群体的更新通过选择、交叉和变异操作后得到的个体，将组成新的后代群体。
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。
XMPP分布式数据的访问路径的遗传算法研究
对应一个解 ， 调节权重值可 以得到 Ｐ ａ ｒ ｅ ｔ ｏ最优解集 。实际应
用 中需要根据 网络情 况来 选定一组权重值 ． 从而获得对 应的 解作为路径优化的 目标 （ ３ １ 群体设定 为了使得 群体能够覆盖基 因的所有 可能取值 ． 种群 的规 模 Ｈ与数据库服务器 的数量 ｎ有关 ：
Ｈ＝ ｏ ｍ （ ５ ）
（ ３ ） 衄＝ 啊 ： 服务器资源矩 阵， ｓ 表示 服务器 Ｊ 所 能提供
的最大服务器资源 ：
其中， ｏ ｌ 为种群规模系数 ， ｃ ｏｌ。
ｆ ４ １ 选 择
（ ４ ） Ｅ Ｂ ＝ ［ ｅ ｂ 】 ： 网络资源矩阵 ， ｅ ６ 表示链 路 ｋ所 能提供 的
最大 网络资源 ：
采用最优复制与 比例选择相结 合的方法进行选择 操作
（ ５ ） ｐ ： ［ Ｐ 一 ：链 路分 布矩 阵 ， Ｐ 表示用户 ｉ 到服务器 Ｊ 是 否链接 ， 若链 接 Ｐ ＝ １ ， 若未链接 ｐ ＝ Ｏ ；
（ ６ ＝ ｄ ： 决策变量 ， 表示用 户 ｉ 选择 的服务器 。 将 路径优 化问题用 上面 的矩 阵数学描 述为如 下双 目标 优化 问题 ：
／ ｒ ＝ ０
， ｒ ＝ ０ ， １ ， …， Ｈ － １
（ ６ ）
其 中， ｈ为最优个体保 留数量 ； 为个体 ｒ 的适应度值。
（ ５ ） 交叉
每 ［ ｃ ｊ ） ） ／ ／ Ｓ Ｒ ｊ ］
｛ ｆ ２ １
采用 随机取 交叉 点的方式 。 选 取多个交叉点就 行交叉操 作 。随机交叉点 的取值范 围为 ０到 ｍ 一 １ 。
模 型
其中Ｗ ， Ｗ 。 分别 表示两个 目标 函数 的权重 ．每一组权 重
遗传算法及神经网络在游戏开发中的应用
遗传算法是模拟了生物进化而演变出来的一种计算模型。生物在生存过程中需要生长、
生殖、以及死亡几个阶段，遗传算法正式模仿了生长和生殖阶段，生殖阶段保证了生物体能
够不断的延续下去。而生长阶段中生物体在自然环境不断变化的前提下，会因为环境的因素
而产生一些突变。突变是无向的，它让一些生物体能够更好的适应环境，另一些生物体却因
关键词：遗传算法; 神经网络; 人工智能
Application of Genetic Algorithm and Neural Network in game programming
Abstract: Artificial intelligence is the most complex part in game programming . Programer must insure
the AI meet players needs. Nowadays , many foreign companys uses genetic algorithm and neural network to encode the game AI . It is more superiority than lots of if-else encoding by GA and NN . Make the game AI become bright and has a strong intelligence. It’s more intelligent than former .
为不能够适应环境而死亡。突变同样也发生在生殖阶段。
生 长 ：生 物 体 从 一 个 受 精 卵 最 终 成 长 为 一 个 成 年 个 体
得 通 过 环 境 的 考 验 — — 天 敌 、食 物 、自 然 环 境 、天 气 等 因 素 都 可 能 成 为 个 体 生 存 的 威 胁 。强 壮 的 个 体 能 够 逃 脱 天 敌 的 追 捕 以 及 其 他 因 素 的 束 缚 ，得 到 了 生 存 生 殖 的 权 利 。因
并行优化算法研究
目录页
Contents Page
1. 并行优化算法简介 2. 并行计算基础知识 3. 并行优化算法分类 4. 经典并行优化算法 5. 并行优化算法应用领域 6. 并行优化算法挑战与未来发展 7. 并行优化算法实例分析 8. 总结与展望
并行优化算法研究
并行优化算法简介
并行优化算法简介
新型硬件和计算架构
1.随着新型硬件和计算架构的不断涌现，并行优化算法需要适应这些新的计算环境，以提高性能和 效率。 2.例如，利用GPU和TPU等加速器可以大幅提高并行优化算法的计算速度，而采用分布式存储和计 算架构可以扩展算法的处理能力。 3.在未来的研究中，需要关注新型硬件和计算架构的发展趋势，探索更为高效和稳定的并行优化算 法。
并行计算基础知识
▪ 并行计算应用领域
1.并行计算在科学计算、工程仿真、数据分析等领域得到广泛应用。 2.并行计算可以加速计算过程，提高计算效率，为应用领域提供更好的解决方案。 3.随着并行计算技术的发展，其应用领域也将不断扩大。
▪ 并行计算发展趋势
1.并行计算将继续向更高效、更可扩展的方向发展。 2.人工智能、量子计算等前沿技术将与并行计算相结合，推动其发展。 3.并行计算将成为未来计算机科学技术的重要组成部分，为各领域的发展提供支持。
▪ 遗传算法
1.遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，它通过模拟自然选择和遗传机制来搜索问题 的最优解。 2.在并行环境中，可以将种群划分成多个子种群，每个子种群在一个处理节点上进行进化计算 ，然后定期交换信息，以加速搜索过程。 3.遗传算法的并行化需要考虑种群划分和交换策略，以及如何处理进化过程中的多样性问题。
1.粒子群优化算法是一种基于群体协作的优化算法，通过粒子间的相互作用搜索最优解。 2.并行化粒子群优化算法可利用多个计算节点同时更新粒子位置和速度，提高搜索效率。 3.针对非凸、多峰的优化问题，需要设计合适的粒子初始化和更新策略。
并行计算与分布式计算的原理与应用
并行计算与分布式计算的原理与应用在当今信息技术高速发展的大环境下，计算机应用的领域与边界越来越宽广，为了满足巨大数据的处理和分析需求，传统的计算模式已经无法满足要求。
这时候，并行计算和分布式计算等新型计算模式受到越来越多人的关注和青睐。
本文将系统介绍并行计算和分布式计算的基本原理、应用场景和常见技术。
一、并行计算的原理和技术并行计算是指将一个大问题分成许多小问题，将这些小问题交给多个处理器并行处理，最后把结果汇总起来解决原来的大问题的一种计算模式。
这种方式通过增加计算机内部处理器数量来实现计算速度的加快，同时减少单核处理器的运算时间。
并行计算的核心思想是“任务并行”，即将大任务分成许多个小任务，将它们分别分配到多个处理器上，并使用同步技术让它们在不同处理器上并行地执行。
要实现并行计算，需要解决两个重要问题，即“任务分配”和“结果合并”。
任务分配是指如何将一个大问题分解成可供处理器并行处理的若干小任务，这需要根据问题的特点设计任务分配策略，以加快并行程序的执行速度；结果合并是指如何将多个处理器的计算结果进行合并，并返回正确的答案。
常见的并行计算技术包括并行架构、分布式共享存储系统、分布式文件系统以及分布式数据库等。
其中，最常见的并行计算技术是并行架构，即使用多处理器架构来加速计算，如采用了多核CPU，多线程等技术，可以极大的提高计算效率。
二、分布式计算的原理和技术分布式计算是指将一个大问题分成许多小问题，将这些小问题交给多个计算节点并行处理，最后把结果汇总起来解决原来的大问题的一种计算模式。
分布式计算的核心思想是“数据分布和任务分发”，即将大数据分成若干部分，并将部分数据分别分派到不同的计算机节点上，从而同时处理多个任务，以缩短处理时间。
分布式计算的优点是处理任务规模无上限、内部资源利用率高和系统可靠性好等优点。
分布式计算可以通过多台计算机网络协同工作，以加快数据的处理速度，而且可以相对灵活地处理各种类型的大规模数据，例如海量计算数据、多媒体数据、Web数据等。
优化算法提高计算能力
优化算法提高计算能力优化算法是一种通过改进计算过程和数据组织来提高计算能力的方法。
在面对大规模数据和复杂计算问题时，优化算法可以显著提高计算效率，降低计算成本。
以下是几种常见的优化算法和技术。
1.并行计算：并行计算是指将一个计算任务划分为多个子任务，并在多个处理器或计算节点上同时执行这些子任务。
通过充分利用并行计算资源，可以加快计算速度。
例如，在大规模的数据处理中，可以使用并行计算来加速排序、和聚类等算法。
并行计算可以通过共享内存、分布式计算和GPU加速等方式实现。
2.数值优化：数值优化是一类针对最优化问题的算法。
它通过迭代的方式不断逼近最优解，以寻找函数的最小值或最大值。
常见的数值优化算法包括梯度下降、牛顿法和遗传算法等。
数值优化可以广泛应用于机器学习、数据分析和工程设计等领域，以提高计算效率和准确性。
3.数据压缩：数据压缩是一种将原始数据转换为压缩表示形式的技术。
通过减少数据存储和传输所需的空间和带宽，可以提高计算效率。
常见的数据压缩算法有哈夫曼编码、LZ77和LZ78等。
数据压缩可以在大规模数据存储和传输中发挥重要作用，例如在网络通信、数据库管理和图像处理等领域。
4.数据索引：数据索引是一种通过构建数据结构来加速数据检索和查询的方法。
通过合理的索引设计和维护，可以快速定位到所需的数据，减少不必要的遍历和比较操作。
常见的数据索引结构包括哈希表、B树和倒排索引等。
数据索引可以广泛应用于数据库查询、引擎和图像检索等领域，以提高计算效率和响应速度。
5. 分布式存储和计算：分布式存储和计算是一种将数据和计算任务分布在多个计算节点上进行处理的方法。
通过将数据划分为多个部分并在多个节点上并行处理，可以提高计算能力和容错性。
常见的分布式存储和计算框架有Hadoop、Spark和TensorFlow等。
分布式存储和计算可以应用于大规模数据处理、机器学习和深度学习等领域，以提高计算效率和扩展性。
6.内存管理和缓存优化：内存管理和缓存优化是一种通过合理使用计算机内存资源来提高计算效率的方法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
[68]
[72]
Walsh polynomials
Optimization of the connection weights of neural networks (XOR, bin-adder, ...), and function optimization
5.Classification of Parallel and Sequential GAs
5.Classification of Parallel and Sequential GAs
TABLE Ⅳ SOME APPLICATIONS OF PARALLEL DISTRIBUTED GAs
Reference
[7] [19] [31] [42] [44] [49] [51] [53] [56] [66]
TABLE Ⅴ DETIALS OF SEVEL PARALLEL GAs
Parallel GA ASPARAGOS CoPDEB DGENESIS 1.0 ECO-GA EnGENEer GALOPPS 3.1 GAMAS GAME GAucsd 1.2 / 1.4 GDGA GENITOR II HSDGA PARAGENESIS PeGAsuS Kind of Parallelism Fine grain. Applies Hill-Climbing if no improvement Coarse grain. Every sub-pop. applies different operators Coarse grain with migrations among sub-populations Fine grain. One of the first of its class Global parallelization (parallel evaluations) Coarse grain. A very portable software Coarse grain. Uses 4 species of strings (nodes) Parallel version not available yet. Object Oriented Distributes the experiments over the network (not parallel) Coarse Grain. Admits explicit exploration/exploitation Coarse grain. Interesting crossover operator Hierarchical coarse and fine grain GA. Uses E. S. Global P. & coarse grain. Made for the CM-200 (1 ind.-1 cpu) Coarse or fine grain. High-level programming. MIMD Topology Ladder Full Connected Any Desired Grid Master / Slave Any Desired Fixed Hierarchy Any Desired <sequential> Hierarchy Ring Ring, Tree, Star, ... Local sel. (seq.) Multiple Present Applications TSP Func. Opt. and ANN’s Function Optimization Function Optimization Various Func. Opt. and Transport ANN, Func. Opt., ... TSP, Func. Opt., ... <same as GENESIS> Func. Opt. (FP-genes.) Func. Opt. and ANN’s Function Optimization Function Optimization Teaching and Func. Opt.
A Survey of Parallel Distributed Genetic Algorithms
5.Classification of Parallel and Sequential GAs 6.Technical Issues in Parallel Distributed GAs 7.Implementation Issues 8.Concluding Remarks
New genotypes and operators are being designed for dealing with constraint problems and combinatorial optimization. Besides that, the importance of cellular GAs is also growing due to recent studies in in which the search is still enhanced due to the existence of neighborhood like spatial dispositions.
5.Classification of Parallel and Sequential GAs
TABLE Ⅲ OVERVIEW OF PARALLEL DISTRIBUTED GAs BY YEAR
Par. dGA
PGA dGA GENITOR II PGA SGA-cube
PARAGENESIS
we now give an extensive classification of sequential and parallel Gas into three major categories according to their specific objectives. Application Oriented: These are black-box systems designed to hide the details of GAs and help the user in developing applications for specific domains. Usually they are menu-driven, and easily parameterizable. Algorithm Oriented: Based on specific algorithms. The source code is available in order to provide their easy incorporation into new applications. This class may be further sub-divided into: - Algorithm Specific: They contain one single GA. - Algorithm Libraries: They support a group of algorithms in a library format. They are highly parameterized and contain many different operators to help future applications. Tool Kits: These are flexible environments for programming a range of different GAs and applications. They can be sub-divided into: - Educational: Used for introducing GA concepts to novice users . The basic techniques to track executions and results during the evolution are easily managed. - General Purpose: Useful for modifying, developing, and supervising a wide range of operators, algorithms and applications .
PeGAsuS
GAMAS
iiGA SP1-GA DGENESIS GALOPPS GDGA CoPDEB
[56]
[44] [42] [47] [30] [34] [2]
1994
1994 1994 1994 1996 1996 1996
Uses 4 very heterogeneous species (islands) and quite specialized migrations and genotypes
Application Domain
Parallel training of artificial neural networks, fuzzy logic controllers, and communication protocols Synthesis of VLSI circuits Function optimization Set partitioning problem Graph partitioning problem Constraint Optimization, reordering problems, ... Traveling salesperson problem (TSP), function optimization Distributing the computing load onto a set of processing nodes The file allocation problem, XOR neural network, sine envelope sine wave function Systems modeling, protein tertiary structure prediction, and two-dimensional bin packing problems