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際問題時,由于需要較多的個體數(shù)量和大量的計算,使得進(jìn)化過程比較緩慢,難以達(dá)到實時的要求。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)計和實現(xiàn)了簡單遺傳算法(GA),和并行遺傳算法(PGA) 兩個例子。包括:
1. Rosenbrock函 數(shù)。2. TSP問題。
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