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文檔簡介
1、本文第一章對遺傳算法及其基本理論進(jìn)行了簡要的回顧，然后在第二章里對并行遺傳算法從其分類、工作機(jī)理等方面進(jìn)行了介紹。本文第三章里對有關(guān)的MPI并行編程技術(shù)進(jìn)行了介紹。并在第四章里給出了用MPI實現(xiàn)的粗粒度并行遺傳算法基本程序的說明。在第五章中，本文在基本粗粒度并行遺傳算法的實現(xiàn)基礎(chǔ)上，提出一種用基因塊編碼的并行遺傳算法（簡稱BCPGA）。旅行商問題（Traveling Salesman Problem，TSP）是經(jīng)典的組合優(yōu)化問題。
2、本文將BCPGA應(yīng)用于一個100城市的旅行商問題中。實驗證明此方法可以提高遺傳算法的搜索效率,并且在相同條件下，BCPGA明顯優(yōu)于單純的粗粒度并行遺傳算法。Job-Shop問題是經(jīng)典的生產(chǎn)線調(diào)度問題。使用遺傳算法求解Job-Shop問題的一個關(guān)鍵問題是編碼。在第六章里，本文提出了一種求解Job-Shop問題的新的遺傳算法的方法RPGA（Re-encoding Parallel GA）。最后，本方法使用MPI并行編程技術(shù)實現(xiàn)了粗粒度的并
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