遗传算法设计及其并行实现毕业论文

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1、遗传算法设计及其并行实现摘要遗传算法（GeneticAlgorithm——GA），是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型。传统的遗传算法虽然具有隐含的并行性，但目前大多为串行遗传算法。串行遗传算法在解决一些实际问题时，由于需要较多的个体数量和大量的计算，使得进化过程比较缓慢，难以达到实时的要求。因此并行遗传算法（ParallelGeneticAlogrithm——PGA）就受到了较大的重视，并且已经成为目前遗传算法研究的主要课题。遗传算法与并行计算机相结合，能把并行机的高速性和遗传算法固有的并行性两者的长处彼此结合起来。本论文设计和实现了简单遗传算法（GA），和并行

2、遗传算法（PGA）两个例子。包括：1.Rosenbrock函数。2.TSP问题。关键字：遗传算法并行遗传算法TSP问题TheDesignandParallelRealizationofGeneticAlgorithmAbstractGeneticAlgorithmisthecomputationmodelwhichsimulatingthebiologicalevolutionprocessofDarwin’shereditychoiceandthenaturalselection.Althoughthetraditionalgeneticalgorithmhastheconceal

3、mentparallelism,butrealizedthemethodinessentiallystillwasactuallyserial.Whenthiskindofserialgeneticalgorithmsolvessomeactualproblems,itwillneedlotsofindividualsandcomputations,andthiswillcausestheevolutionprocesstobesoslowthatdifficulttomeetsthereal-timerequirements.Therefore,theParallelGenetic

4、Algorithmhasreceivedabigvalue,andalreadybecomesthemaintopicatgeneticalgorithmresearch.WiththePGA,youcanunitestheparallelmachine’shighspeedwithgeneticalgorithm’sinherentparallelism.Thepresentpaperdesignedandhasrealizedsimpleheredityalgorithm(GA),andparallelgeneticalgorithm(PGA)withtwoexamples.In

5、cluding:1.Rosenbrockfunction.2.TSPproblem.Keywords:GeneticAlgorithmGAParallelGeneticAlgorithmPGATSP目录毕业设计（论文）任务书I摘要VAbstractVI第一章遗传算法简介1第一节遗传算法的生物学基础1一、遗传和变异1二、进化1三、遗传与进化的系统观2第二节遗传算法简介2第三节遗传算法的特点4第四节遗传算法的应用情况5第二章遗传算法的基本原理和实现技术7第一节模式定理（schematatheorem）7一、模式7二、模式定理7第二节编码方法9一、编码概念9二、编码技术9第三节群体设定10

6、第四节适应度函数11一、目标函数到适应度函数的映射11二、适应度尺度变换（适应度函数定标）11第五节遗传操作12一、选择算子12二、交叉算子12三、变异算子13第六节遗传算法的性能分析13一、在线性性能评估14二、离线性能评估14第三章遗传算法的求解构造步骤及应用举例15第一节遗传算法的求解步骤15一、遗传算法的伪码描述和形式化定义15二、遗传算法的求解步骤及其框图16第二节遗传算法的构造步骤18第三节基本遗传算法在函数优化中的应用举例19第四章并行遗传算法25第一节遗传算法并行化的目的25第二节遗传算法在并行实现上的困难25第三节遗传算法的并行性分析25一、个体适应度评价的并行性2

7、6二、群体中各个个体适应度评价的并行性26三、子代群体产生过程的并行26四、基于群体分组的并行性26第四节遗传算法的并行化途径26一、步进模型26二、粗粒度模型27三、细粒度模型27第五节并行程序设计环境MPICH简介28一、什么是MPI28二、MPI的语言绑定28三、MPICH29第五章用并行遗传算法实现TSP问题30第一节旅行商问题描述30第二节编码方法与群体初始化30一、编码30二、种群初始化31第三节解码设计32第四节个体适应度评价方法设计33第五