伴隨著遺傳算法應(yīng)用的深入開展,由于遺傳算法有著其他優(yōu)化算法不可比擬的優(yōu)點(diǎn),因此,遺傳算法在優(yōu)化計(jì)算中得到了廣泛的應(yīng)用,將遺傳算法用于解決各種實(shí)際優(yōu)化問題后,人們發(fā)現(xiàn)遺傳算法也會(huì)由于各種原因,產(chǎn)生所謂“早熟收斂”問題,從而影響算法向全局最優(yōu)解的搜索。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,問題規(guī)模的不斷擴(kuò)大,面對(duì)復(fù)雜程度越來越高的搜索空間,遺傳算法在優(yōu)化效率和求解質(zhì)量上都顯得“過于蒼白”。為了加速?zèng)Q策的時(shí)效性和準(zhǔn)確性,在文中以無源光網(wǎng)絡(luò)中OBD與OUN位置分配問題為例,在工作站機(jī)群上對(duì)此算法進(jìn)行研究。首先,本文研究了根據(jù)生物機(jī)體免疫系統(tǒng)的抗原識(shí)別、保持抗體的多樣性和免疫記憶的特性而提出的一種改進(jìn)遺傳算法——免疫遺傳算法,該算法將生物系統(tǒng)免疫思想引入到遺傳算法中,通過計(jì)算抗體之間的親和度來促進(jìn)和抑制抗體,既保留了全體中的較優(yōu)抗體又保證了抗體的多樣性,從而避免搜索進(jìn)化的過早收斂,得到全局最優(yōu)解。本文通過對(duì)改進(jìn)的免疫遺產(chǎn)算法和傳統(tǒng)的遺傳算法的產(chǎn)生效果進(jìn)行比較,證明了IGA的有效性和優(yōu)越性。其次,本文通過對(duì)并行遺傳算法的發(fā)展和特點(diǎn)進(jìn)行綜述,并介紹并行處理的硬件系統(tǒng)及其并行環(huán)境下的支撐軟件——工作站機(jī)群平臺(tái)上所采... 

【文章來源】：山東師范大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

免疫細(xì)胞等位基因的信息熵

Memory)的多處理機(jī)系統(tǒng)(Multiprocessor)和分布存儲(chǔ)(Distributed Memory)的多計(jì)算機(jī)系統(tǒng)(Multicomputer )兩類(如圖I ):圖3-1 并行處理機(jī)的分類共享存儲(chǔ)的多處理機(jī)系統(tǒng)是指多個(gè)處理機(jī)通過總線、開關(guān)陣列或多級(jí)網(wǎng)絡(luò)等方式共享一個(gè)公共的存儲(chǔ)器，分散在各個(gè)處理器中的應(yīng)用程序的各部分之間可以方便地通過共享的存儲(chǔ)變量來交換數(shù)據(jù)并實(shí)現(xiàn)各種互斥和同步操作。由于受到存儲(chǔ)器帶寬的限制，這類系統(tǒng)的可擴(kuò)展性(Scalability)較差，一般很難達(dá)到較大的規(guī)模和非常高的性能。

過互連網(wǎng)絡(luò)連接起來，利用各節(jié)點(diǎn)的資源(如CPU、內(nèi)存、硬盤及IIO設(shè)備等)形成一個(gè)松藕合的并行系統(tǒng)。圖3-2 工作站機(jī)群機(jī)群系統(tǒng)主要有以下優(yōu)點(diǎn)[30]：（1）投資風(fēng)險(xiǎn)小：用戶在購置傳統(tǒng)巨型機(jī)或MPP系統(tǒng)時(shí)，總是擔(dān)心使用效率不高和性能發(fā)揮得不好，如果購置后在一定程度上確實(shí)出現(xiàn)此問題，就相當(dāng)于擱置或浪費(fèi)了大批資金，但COW不存在此問題，因?yàn)槊颗_(tái)高性能的工作站仍可獨(dú)立使用，故而在較長時(shí)期內(nèi)不會(huì)浪費(fèi)資金；（2）編程方便:用戶無需學(xué)習(xí)新的并行程序設(shè)計(jì)語言(如并行C、并行C++、

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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