基于分布式粗粒度并行计算的遗传规划算法研究

• 作者: 任哲坡 吴晓军 李志坚 欧小波
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 遗传规划 子种群 收敛 分布式计算
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 48-50
• 页数: 3页
• 分类号: TP181|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.01.011

摘要

针对经典遗传规划算法(CGP)存在容易早熟收敛、运行效率低的缺陷,提出一种将分布式计算与遗传规划算法结合的计算模型.该模型利用个体迁移策略实现对种群的优化,克服易早熟的缺陷.并且采用分布式计算能够有效地节省算法的运行时间.最后通过对语音数据预测误差的比较,验证了改进后算法的有效性.实验表明,基于分布式粗粒度并行计算的遗传规划算法(CGGP)计算性能优于经典遗传规划算法(CGP).

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴晓军	西北工业大学自动化学院	39	405	10.0	19.0
2	李志坚	西北工业大学自动化学院	6	44	4.0	6.0
3	任哲坡	西北工业大学自动化学院	2	11	1.0	2.0
4	欧小波	西北工业大学自动化学院	1	10	1.0	1.0