异步异构分层并行演化算法及其在串并系统可靠性优化中的应用(英文)

摘要

本文提出了一种新的并行演化算法――异步异构分层并行演化算法（AHHPGA）,用于求解串并系统可靠性分配的多目标优化问题（RAP）。AHHPGA采用分层结构,上层由粗粒度模型构成,下层由细粒度模型构成。在AHHPGA的每个子种群中,采用不同的全局/局部搜索度和拓扑结构,构成异构模型。AHHPGA的迁移方式包括异步接收和异步迁出。采用基于模型的复杂系统可靠性评价工具（HiP-HOPS）,以克服可靠性框图方法（RBD）的缺点。仿真结果表明,基于异步异构分层并行演化算法和HiP-HOPS工具的串并系统可靠性分配的多目标优化方法,优于传统的基于遗传算法的优化方法。