基于多核的并行遗传算法的研究与实现

【摘要】：遗传算法发展到现在,仍然是演化计算领域研究的热点,对旅行商问题的求解是其应用之一。传统的遗传算法对于大规模的旅行商问题不再适用,必须开发新的算法,或对现有的相对来说较优秀的遗传算法进行改进。遗传算法本身隐含可并行性,多核计算机的出现为并行遗传算法向多核并行领域发展开拓了更为广阔的空间。 本文首先对用于求解旅行商问题的几种并行遗传算法进行了分析比较,然后在前人提出的改进的郭涛算法的基础上,引进多核多线程技术,提出了一个解大规模旅行商问题的多线程并行遗传算法。该算法使用多个线程控制多个种群同步进行演化,到达迁移代数时,各种群的优秀个体在种群间迁移,以增强种群个体的多样性,同时提高全局和局部的搜索效率。 本文将Microsoft Visual Studio2010作为多核并行开发环境,运用并行模式库,把多核多任务的思想融入到多线程并行遗传算法中,用“任务”概念替代“线程”概念,实现了一个基于多核的TSP问题求解系统。 在文章的最后,在单台多核计算机上,分别从横向、纵向以及多核负载三方面对本文提出的算法的性能进行了测试。测试结果表明：本文算法对于求解大规模TSP问题是有效的,尤其当城市数目在400-1000左右时,本文算法能得出比大多数串行执行的遗传算法更优的解,所得解与TSPLIB提供的最优解的相对误差最大不超过3.14%。与此同时,本文算法能够使多核达到负载平衡,充分利用了每个CPU的运算能力。