国家自然科学基金(50605010)
- 作品数：11 被引量：31H指数：4
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- 相关机构：广西大学北京邮电大学广西职业技术学院更多>>
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- 分布式并行计算环境下混合遗传算法的研究被引量：5
- 2011年
- 为提高混合遗传算法的计算效率和求解质量,提出一个并行混合遗传算法框架。该框架主要由遗传算法、小生境操作和单纯形3部分组成,遗传算法和小生境操作采用串行执行方式,单纯形采用分布式并行执行方式。分布式并行计算环境由4台计算机通过交换机连接构成,并设计了一个动态任务调度方案。一个典型工程算例验证了新算法的有效性,并且在分布式并行环境下取得了较好的加速比和并行效率。
- 唐天兵韦凌云谢祥宏严毅
- 关键词：遗传算法小生境单纯形分布式并行计算任务调度
- DNA遗传算法的QoS多播路由优化被引量：2
- 2010年
- 针对网络中的QoS多播路由问题,提出一种基于DNA的混合遗传算法,以遗传算法为框架,采用DNA编码方式,对交叉算子和变异算子进行改进,同时把小生境技术和模拟退火融入框架中,使小生境中的个体独立进行模拟退火操作,达到维护种群多样性和增强局部搜索能力的目的。实验结果验证了该算法的有效性。
- 唐天兵申文杰韦凌云
- 关键词：多播路由遗传算法DNA计算小生境
- 基于演化算法的带频率约束的桁架结构形状和尺寸优化被引量：4
- 2010年
- 具有频率约束的桁架结构形状和尺寸优化设计是一个难度大的非线性动力优化问题。形状和尺寸变量的耦合通常导致收敛困难,而频率约束则使得动力灵敏度分析困难,传统的优化准则法和数学规划法难于求解。将单纯形算法、子空间变维技术、均匀变异有机融入郭涛算法,提出一种混合演化算法,避开繁琐的动力灵敏度分析,简单、有效地求解这类桁架形状和尺寸优化问题。典型的桁架算例验证了算法的有效性和可靠性。
- 薛运虎韦凌云赵玫郝仰梅唐天兵
- 关键词：桁架优化演化算法结构优化
- 并行蚁群算法求解加权MAX-SAT被引量：4
- 2012年
- 为了使得算法对蚁群进化的控制更加直接、算法更加高效,针对加权MAX-SAT的特点,以重离散化方式简化蚁群算法模型,提出取值概率的概念,并以之替换传统蚁群算法中信息素,最后对该算法作并行化改进。实验结果表明,得到的基于改进后并行化的蚁群算法更具有效性,搜索时间明显降低,取得了较好的加速比和效率。
- 孙如祥唐天兵李炳慧
- 关键词：蚁群算法加速比多核
- 基于DNA计算的混合遗传算法研究被引量：4
- 2010年
- 提出一种混合遗传算法。该算法从微观策略和宏观遗传策略两方面考虑,在微观方面将DNA计算引入到交叉算子和变异算子中;在宏观方面提出一种以遗传算法流程为基础,引入改进的小生境模拟退火操作,构造合理的混合框架。典型算例的实验结果表明,该算法有效,收敛性好。
- 唐天兵申文杰韦凌云谢祥宏
- 关键词：遗传算法DNA计算小生境模拟退火
- 多核CPU环境下的并行遗传算法的研究被引量：8
- 2009年
- 多核CPU已经成为当前CPU市场上的主流产品,设计适应多核CPU环境的算法与软件势在必行。遗传算法是一种具有很强通用性的全局搜索方法,也是一种计算量大、极耗计算资源的算法,其传统的串行计算形式并不能充分利用多核的计算资源,将其设计为适应多核CPU环境的并行计算形式,具有重要的现实意义。将遗传算法的基本操作设计成并行执行形式,并利用OpenMP将其线程化,从而对不同规模的TSP问题的求解结果来看,加速比与计算效率随着规模的增大而提高。
- 唐天兵谢祥宏申文杰韦凌云严毅
- 关键词：多核CPUOPENMP遗传算法
- 异步模拟退火的遗传算法研究被引量：1
- 2009年
- 为克服遗传算法(GA)局部搜索能力差和混合遗传算法计算效率低的不足,提出一个异步混合遗传算法框架。该框架主要由遗传算法、小生境操作和模拟退火三部分组成,模拟退火相对遗传算法和小生境操作采用异步执行方式。并行计算环境由两台计算机通过交换机连接构成,一台计算机计算遗传算法和小生境操作,另外一台计算机计算模拟退火,两台计算机之间通过并行虚拟机进行数据交换。以旅行商问题(TSP)作为算例,实验结果验证了新算法的有效性和高效性。
- 唐天兵谢祥宏韦凌云
- 关键词：小生境模拟退火异步操作旅行商问题并行虚拟机
- 一个求解加权MAX-SAT问题的改进蚁群算法被引量：1
- 2010年
- 加权MAX-SAT问题(WMSAT)是一个NP-难问题,针对WMSAT的特点,提出一个改进的蚁群算法。该算法的研究对象由"边"转化为"顶点",简化算法模型;提出取值概率的概念,并以之替换信息素,实现对蚁群进化的直接控制,提高蚁群的可进化性。实验结果表明新算法是有效的。
- 唐天兵石科李炳慧谢祥宏严毅
- 关键词：蚁群算法
- 多核CPU环境下小生境混合遗传算法的研究被引量：3
- 2009年
- 为克服遗传算法的缺点,利用小生境的启发作用,引入改进的模拟退火操作,构造了一个兼顾全局搜索与局部探测的混合遗传算法。针对该算法内在的良好并行性及串行计算难以发挥多核CPU计算优势的问题,将遗传操作和模拟退火操作设计成并行计算形式,利用OpenMP将其线程化。对TSP的求解验证了该算法的有效性,并行算法的加速比和计算效率随着TSP规模的增加而显著提高。
- 唐天兵谢祥宏韦凌云申文杰
- 关键词：小生境模拟退火算法遗传算法多核CPU
- 多核CPU下基因库的多种群遗传算法
- 2011年
- 近年来,多种群遗传算法被广泛地应用到各领域中,鉴于该算法的有效性,在其基础上提出了一种用于在多核CPU环境下求解TSP问题的多种群遗传算法,利用接收到的最优个体构建基因库,种群之间通过共享基因库来实现种群间信息的交流。通过对TSP问题求解的数值实验表明:提出的算法提高了求解质量,而且在效率上也具有很大的优势。
- 孙如祥黄柏雄谢祥宏夏曼
- 关键词：多核基因库多种群遗传算法
