并行遗传算法收敛性分析及优化

摘要

针对并行遗传算法(parallel genetic algorithms,PGA)容易出现收敛过快和陷入局部最优解的问题,综合多种不同进化策略遗传算法之所长,设计了一种混合的粗粒度并行遗传算法.该算法由多个独立的子群体组成,各个子群体并行的、独立的、按照不同的遗传进化策略进化,每隔一定的时间,在子群体之间进行最优个体的迁移,促进群体的共同进化,并抑制群体早熟.在PVM环境下,用该算法实现函数优化问题,仿真实验数据表明了其有效性.