基于思维进化与空间分解并行演化算法研究  

Research of mind evolutionary space decomposition based on parallel evolutionary algorithm

作　　者：李利杰[1] 雷咏梅[1] 

机构地区：[1]上海大学计算机工程与科学学院,上海200072

出　　处：《计算机工程与设计》2007年第20期4990-4993,共4页Computer Engineering and Design

基　　金：上海高校网格技术E-研究院基金项目(200301-3)

摘　　要：在分析已有的演化计算并行化实现策略的基础上,构造一种基于思维进化与空间分解并行策略的演化算法(MLSP-PEA)。将思维进化与空间分解技术相结合,采用趋同与异化操作,获得了较好的解精度以及可扩展性。自强3000上的实验结果表明,在处理多维函数优化问题时,MLSP-PEA与基于空间分解并行策略的演化算法(SP-PEA)相比具有更好的解精度以及更快的收敛速度。Based on analysis of different evolutionary algorithm parallelization strategy, a mind evolutionary, space decomposition based parallel evolutionary algorithm （MLSP-PEA） is implemented. Combination mind evolution with space decomposition, MLSP- PEA achieves better convergence speed and scalability by adopting similartaxies and dissimilation operation. Experimental results on ziqiang 3000 show that MLSP-PEA is more efficient than space decomposition based parallel evolutionary algorithm in optimization of multi-variable functions.

关 键 词：并行演化计算 思维进化计算 趋同 异化 可分解/可拼接编码 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]