[物理]乱七八糟的很早的论文_测试.doc

本科毕业设计(论文) 题目粗粒度并行遗传算法的MATLAB实现 学 院 信息科学与工程学院 专 业 自动化 学 号 200204134210 学生姓名 付 川 指导教师 蒋 峥 日 期 2006.06.11 摘 要 并行遗传算法将并行计算机的高速并行性和遗传算法固有的并行性相结合, 极大地提升了遗传算法的求解速度和质量在主从式、细粒度和粗粒度这三类遗传算法并行化模型中, 粗粒度模型以其较小的通讯开销和对种群多样化, 获得了最广泛的应用。还提出了一种粗粒度并行遗传算法(CGGA),该算法利用多个子种群基于不同的编码方式进行进化计算.首先各子群体独立进行交叉、变异和选择遗传操作,每代进化后迁移算子被引入用来进行种群间的信息交流,迁移算子将各个子种群的最优个体替换相邻种群最差个体后继续进化.给出了CGGA各个子种群的概率转移矩阵与其进化概率转移矩阵,证明了以概率1全局收敛.对典型的测试函数CGGA进行了求解。 本文的并行遗传算法举例部分阐述了：对于遗传算法的函数优化问题的并行处理。首先通过遗传算法对函数进行优化，通过遗传算法的初始化，选择父带，交叉变异，求得子代，通过比较子代对函数的适应度，选择最佳的优化解。然后以子代替代父代，重复进行。这个过程时相当复杂的，所以对其过程采用粗粒度的并行算法，可以大大的减少其运算周期，对于全局优化起了很大的作用。 本文还讲述了MATLAB语言对促进控制系统计算机辅助设计学科发展的重要意义。作为计算机辅助设计的工具软件,具体介绍了MATLAB语言的产生、发展、语言特点、各种工具箱、应用领域和运行环境等。MATLAB语言易学易用，在十几分钟的时间内学会MATLAB的基础知识，在短短几天的初步使用中掌握它， 从而使你能够进行高效率和富有创造性的计算。因此它倍受广大科学与工程技术人员的青睐，该软件流行于全世界。 关键词： 粗粒度,并行遗传算法,MATLAB. Abstract The parallel GA s (PGA s) combine the high-speed parallel-ability of supercomputers with the inherent parallelity of GAs, and improve greatly the efficiency and accuracy of GAs. Among themaster-slave,fine-grained and coarse grained parallel avenues, the coarse-grained model is most widely used for its little communication overhead and its diversifying of the population.Coarse-grained parallelgenetic algorithm (CGGA) appliesmulti-population to optimize theobjective problem.Different population is based on different coding schemes. Them igration factor is introduced to theCGGA. The respectivepopulation’s elite individual replaces the neighboring population’sworst individual.. The global convergence proof of CGGA waspresented. The simulation on the benchmark problem s show s that the CCGA achievesbetter convergence performance than canonical genetic algorithm (CGA) This article parallel genetic algorithms gave an example the part to elaborate: Regarding genetic algorithms function optimization question parallel processing. First carries on the optimization through the genetic algorithms to the function, through the