并行遗传/模拟退火混合算法及其应用

被引：6

作者：

温平川

徐晓东

何先刚

机构：

[1] 重庆邮电学院

[2] 重庆邮电学院重庆

[3] 重庆

[4] 重庆

来源：

计算机科学 | 2003年 / 03期

关键词：

Genetic algorithms(GA); Simulated annealing(SA); High-performance computing; Message-passing interface (MPI);

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

摘要：

<正> 1 引言人们常常应用随机优化方法,例如:遗传算法GA(Genetic Algorithms),模拟退火算法SA(Simulated Annealing),爬山算法HC(Hill Climbing),Tabu算法等,解决复杂的非线性函数优化问题。这些方法通常需要大量的计算,从而导致运行时间开销较大。随着计算机及网络技术的高速发展,在高性能计算平台上并行化随机优化方法成为当今研究领域的热门。特别是Beowulf PCs Cluster技术的成熟,为研究人员提供了

引用

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