基于GPU的并行遗传算法加速方法的深度剖析与实践.docx

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2025-09-28 发布于上海
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基于GPU的并行遗传算法加速方法的深度剖析与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在科学研究与工程应用中，常常会面临复杂的优化问题，如资源分配、路径规划、参数调优、机器学习模型训练等，这些问题通常涉及到多个变量和复杂的约束条件，求解难度较大。遗传算法作为一种模拟自然选择和遗传机制的智能优化算法，自被提出以来，凭借其强大的全局有哪些信誉好的足球投注网站能力、不需要问题的梯度信息以及对复杂问题的良好适应性，在众多领域得到了广泛应用，如在机器学习中用于神经网络的权重优化，在工程设计中进行参数优化，在物流领域解决车辆路径规划问题等。

然而，随着问题规模的不断扩大和复杂性的增加，遗传算法在实际应用中逐渐暴露出计算效率低的