针对旅行商问题（Travelling Salesman Problem，TSP）的遗传算法的大规模操作，需要大量运算时间而且容易造成局部最优解，提出一种并行混合遗传算法。该方法基于MPI并行环境，利用种群中选择、交叉、变异操作的并行化，将种群中个体平均的分配到处理器中进行操作，有效地避免局部最优解的出现和减少算法的运行时间。实验证明该方法相对于简单遗传算法具有更强全局寻优能力以及耗费更少的操作时间。

简单遗传算法 纯 Haskell 中的简单并行遗传算法实现

并行遗传算法的程序源代码.txt

人工智能-机器学习-粗粒度并行遗传算法的计算性能及其应用研究.pdf

论文研究-并行遗传算法在无线通讯网基站优化选址中的应用.pdf,  为利用最少的基站数实现规定的服务质量 ,对无线通信网的基站位置进行优化 ,是一个 NP难题 .针对一个区域 ,提出了在 k个备选的位置中选择合适组合的粗粒度并行遗传算法 ,在不提高成本的同时 ,优化网络的覆盖率 .不但提出了一种高效的局部搜索算子 ,而且比较了子群体连接拓扑对优化质量的影响 .仿真证明 ,优化效果超过了已有的算法 .

并行遗传算法的matlab仿真.rar

基于多智能体伪并行遗传算法的小水电无功优化研究.pdf

基本遗传算法在GPU 上并行实现其所有操作,提高其运行速度和准确度

电子书，论文，并行遗传算法研究综述 电子书，论文，并行遗传算法研究综述 电子书，论文，并行遗传算法研究综述

#资源达人分享计划#