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《昆明理工大学》 2011年
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基于MPI的并行遗传算法在0-1背包问题中的应用研究

吴云  
【摘要】:遗传算法作为一种基于自然选择和全局优化的搜索算法,以其简单通用、隐含并行性等特点,广泛应用在在工程科学的各个领域。遗传算法是智能优化计算中最重要的算法之一,已经成功运用在很多大规模的组合优化问题中。但是,遗传算法在求解较大规模问题时,尽管在理论上能够得到全局最优解,但在实际应用中却存在收敛速度问题,以至于不能得到更好的结果。 背包问题是一个在运筹学领域里常见的典型的组合优化问题,也是其他复杂组合优化问题的一个子问题,生活中的许多问题都可以转化成背包问题来解决,因此研究背包问题有着重要的应用价值。 针对以上问题,在阅读了大量文献的基础上,提出了基于MPI的并行遗传算法解决0-1背包问题。该算法可以将背包问题中资源选择的并行性和遗传算法固有的并行性相结合,极大的提高了搜索效率和解的质量。本文将分别采用传统遗传算法和粗粒度并行遗传算法来解决背包问题,最后对两种算法进行比较分析,主要内容如下: 首先,介绍了遗传算法、背包问题在国内外的研究现状,遗传算法的基本构成和数学理论;接着阐述了并行计算机体系结构、并行编程理论、并行算法和性能分析以及MPI并行编程知识、并用MPICH搭建了一个基于Windows操作系统的小型机群系统;然后详细介绍了并行遗传算法以及基于MPI对遗传算法进行并行化的程序设计,利用粗粒度并行遗传算法对0-1背包问题进行了程序设计分析和实现。 本文分别对20个、50个背包物品进行测试。主要研究了并行遗传算法和传统遗传算法在不同的机器数、进程数和最大遗传代数条件下,对装载物品的总价值、适应度、运行时间进行分析比较。实验结果表明粗粒度并行遗传算法有较高的加速比,它提高了运算速度,降低了平均开销时间,改变了传统遗传算法的运行机制,增加了种群的多样性,避免了过早收敛的现象。
【学位授予单位】:昆明理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP18

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【参考文献】
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