遗传算法在计算机仿真技术中的应用

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1、遗传算法在计算机仿真技术中的应用：通过对随机性题目进行计算机仿真，从而得出待解题目的解。提出了基于遗传算法进行计算机仿真的基本模型。通过圆周率的计算，实践了该模型的应用过程。实践证实，该模型在进行计算机仿真时正确度比较高。关键词：蒙特卡罗方法；计算机仿真；随机数；遗传算法Abstract:Throughingputersimulationtorandomquestions,thesolutionoftheproblemtobesolvedisarrived.Thebasicmodelforputersimulationisprop

2、osedbasedongeicalgorithm.Throughingthecalculationofpi,theapplicationprocessofmodelispracticed..ItprovedthatthemodelhadhighaccuracyduringtheputersimulationKeyethod;putationalsimulation;Randomnumbersequence;Geicalgorithm：TP391.9：B：1001-9227(2009)06-0057-03收稿日期:2009-08-0

3、7简介:张少刚(1961-),男,辽宁海城人,副教授,主要研究方向为计算机辅助测试，计算机模拟。0引言计算机的出现和计算技术的发展为仿真技术的发展提供了强有力的手段和工具。最近几年，随着计算机的迅速发展和普及，尤其是微型计算机的发展和普及，很多大计算量的仿真系统得以实现，并在国民生产、科学研究等领域得到广泛的应用。现代科技发展中提出愈来愈复杂的随机性题目,除极少数外,要想通过仿真给出其严格解是困难的,用确定性方法给出其近似解也很困难,甚至不可能。遗传算法GA(GeicAlgorithm)[1]是模拟生物进化的优化算法，把遗传算法G

4、A应用到仿真技术中，是一种很强的特殊的数值方法。1遗传算法[1]1.1并行遗传算法实现方案目前并行遗传算法的实现方案大致可分为3类：(1)全局型主从式模型(master-slavemodel)：并行系统分为一个主处理器和若干个从处理器。主处理器监控整个染色体种群，并基于全局统计执行选择操纵；各个从处理器接受来自主处理器的个体进行重组交叉和变异，产生新一代个体，并计算适应度，再把计算结果传给主处理器。(2)独立型粗粒度模型(coarse-grainedmodel)：将种群分成若干个子群体并分配给各自对应的处理器，每个处理器不仅独立计

5、算适应度，而且独立进行选择、重组交叉和变异操纵，还要定期地相互传送适应度最好的个体，从而加快满足终止条件的要求。粗粒度模型也称岛屿模型(islandmodel)，基于粗粒度模型的遗传算法也称为分布式遗传算法(DistributedGeicAlgorithm)，也是目前应用最广泛的一种并行遗传算法。(3)分散型细粒度模型(fine-grainedmodel)：为种群中的每一个个体分配一个处理器，每个处理器进行适应度的计算，而选择、重组交叉和变异操纵仅在与之相邻的一个处理器之间相互传递个体中进行，细粒度模型也称邻域模型(neighbo

6、rhoodmodel)，适合于连接机、阵列机和SIMD系统。1.2迁移策略迁移(migration)是并行遗传算法引进的一个新的算子，它是指在进化过程中子群体间交换个体的过程，一般的迁移方法是将子群体中最好的个体发给其它的子群体，通过迁移可以加快较好个体在群体中的传播，进步收敛速度和解的精度。最基本的迁移模型是环状拓扑模型，如图1所示。图1环状拓扑1.3并行遗传算法的性能参数为了评价并行算法的性能，人们提出了很多不同的评价指标，其中最重要的一个评价标准是加速比。设T1为58某算法在串行计算机上的运行时间，TP是该算法在由p个处理机

7、所构成的并行机上的运行时间，则此算法在该并行机上的加速比Sp定义为：（1）并行遗传算法的性能主要体现在收敛速度和精度两个方面，它们除了与迁移策略有关，还与一些参数选取的公道性密切相关，如遗传代数、群体数目、群体规模、迁移率和迁移间隔。2计算机仿真系统仿真是通过对系统模型的实验，研究一个存在的或设计中的系统[2]。对于给定目标，仿真过程可大致分为仿真建模、程序实现、仿真结果的统计分析三大部分[3]。其中仿真建模是最基础的、关系整个仿真成败的环节。如果有软件能够辅助用户方便快捷地完成仿真建模工作，那么不仅可大大减少工作量，而且还可使用

8、户集中精力于提高建模质量[4]。通过以上的概念分析，可以看出：仿真成败的关键是仿真前的建模，模型建起来以后对输进数据的优化也很重要。因此，可以把并行遗传算法应用在计算机仿真中，从而来进步仿真的正确度。3并行遗传算法在计算机仿真中的应用并行遗传算法叙