并行遗传算法收敛性分析及优化运算

• 作者: 戴晓明 许超 邵惠鹤 龚向阳
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 粗粒度并行遗传算法 有限时齐遍历马尔柯夫链 收敛 TSP
• 年，卷（期）: 2002,（6）
• 所属期刊栏目: 软件技术与数据库
• 页码范围: 92-95
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 字数: 4240字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2002.06.037

摘要

经典遗传算法(Canonical Genetic Algorithms)利用单一种群对种群个体进行交叉、变异和选择操作,在进化过程中的超级个体易产生过早收敛现象,粗粒度并行遗传算法利用多个子种群进行进化计算,各子群体分别独立进行遗传操作,相互交换最优个体后继续进化.该文证明了该算法的搜索过程是一个有限时齐遍历马尔柯夫链,给出粗粒度并行遗传算法全局最优收敛性证明.对于旅行商问题TSP(TravelingSalesman Problem)利用粗粒度并行遗传算法进行了求解,以解决经典遗传算法的收敛到局部最优值问题.仿真结果表明,算法的收敛性能优于经典遗传算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵惠鹤	上海交通大学电子工程系	327	7662	43.0	72.0
2	龚向阳	上海交通大学电子工程系	8	78	4.0	8.0
3	许超	上海交通大学自动化研究所	16	416	6.0	16.0
4	戴晓明	上海交通大学自动化研究所	15	236	10.0	15.0