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基于PVM环境下的并行遗传算法研究的中期报告

中期报告

一、研究背景

随着计算机技术的不断发展，现代科学和工程中对高性能计算的需求越来越大。而并行计算作为一种高效的计算方式，已成为许多科学和工程计算领域的核心技术。并行算法作为并行计算的核心，是优化计算性能的关键。

遗传算法作为一种经典的优化算法，近年来已成为求解各种优化问题的有效工具。但是，传统的遗传算法存在着计算复杂度高、收敛速度慢等问题。为了解决这些问题，将遗传算法与并行计算结合是一种有效的解决方案。

二、研究目标

本研究旨在将并行计算技术应用于遗传算法，并采用PVM并行虚拟机环境进行实现，从而提高算法的效率和性能。具体的研究目标包括：

1.设计并实现基于PVM环境下的并行遗传算法。

2.对比分析传统遗传算法和并行遗传算法的性能，并进行实验验证。

3.对并行遗传算法相关参数进行优化，以获得更好的算法性能。

三、研究内容

1.PVM环境下的并行遗传算法设计

本研究将基于PVM环境下的并行遗传算法，其中PVM是一种并行计算环境，具有跨平台、既支持消息传递又支持共享内存等特性。

在并行遗传算法的设计中，主要将问题分解为多个子问题，并对这些子问题进行并行求解。具体的设计实现包括：

（1）将种群分为多个子种群。

（2）在每个子种群上进行繁殖、选择和变异。

（3）使用消息传递机制实现子种群之间的信息交换。

2.性能比较和实验验证

本研究将对传统遗传算法和并行遗传算法的性能进行比较，并进行实验验证。具体的实验内容包括：

（1）设计适用于并行遗传算法的优化问题实例。

（2）分别运行传统遗传算法和并行遗传算法，并记录每次迭代的平均时间。

（3）对比分析两种算法的求解效率和收敛速度。

3.参数优化

在实验的基础上，本研究将对并行遗传算法相关参数进行优化，以获得更好的算法性能。优化的参数包括种群数量、子种群数量、消息传递机制等。

四、研究计划

本研究的研究计划如下：

第一阶段：研究并行计算技术和遗传算法的基本原理，了解PVM并行虚拟机环境。

第二阶段：完成基于PVM环境下的并行遗传算法设计和实现。

第三阶段：对传统遗传算法和并行遗传算法进行性能比较和实验验证。

第四阶段：对并行遗传算法相关参数进行优化。

第五阶段：完成实验结果的分析和总结，在此基础上提出对未来研究的展望。

五、预期成果

1.实现基于PVM环境下的并行遗传算法，并进行正确性验证。

2.对传统遗传算法和并行遗传算法的性能进行比较，并进行实验验证。

3.对并行遗传算法相关参数进行优化，获得更好的算法性能。

4.在实验结果的基础上提出对未来研究的展望。

六、参考文献

1.GrefenstetteJ.Evolutionaryalgorithmsinthepresenceofnoise[C]//AppliedMathandMechanics.1986,10(4):361-385.

2.HollandJH.AdaptationinNaturalandArtificialSystems[M].MITpress,1975.

3.EshelmanLJ,SchafferJD.Real-codedgenticalgorithmsandinterval-schemedcrossovers[J].1993.

4.ForrestS,MitchellM,HollandJ.Theroyalroadforgeneticalgorithmsfitnesslandscapes:Thresholdeffectsandtheproblemofprematureconvergence[J].1993.

5.AlbaE,TomassiniM.Parallelismandevolutionaryalgorithms[M].Wiley,2005.