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1、江南大學(xué)碩士學(xué)位論文并行進(jìn)化算法的研究與應(yīng)用姓名:馬艷申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別:碩士專業(yè):計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師:須文波20070601江南人學(xué)碩f。學(xué)位論義AbstractInthispaperanovelclassofparallelevolutionarycomputationtechniqueSwarmIntelligenceAlgorithmandapplicationisdiscussed,amongwhichtheQuantumbeh
2、avedParticleSwarmOptimization(QPSO)algorithmisarecentlyproposedapproachandisavariantoforiginalparticleSwarmOptimization(PSO)QPSOisglobalconvergentandwillbeapromisingsolverforcomplexoptimizationproblem,whichisshownbysomep
3、reviousworkThus,theresearchofthispaperwillbeofsomewhatsignificanceinevolutionarycomputationareaandparallelareaOnthebaseofgeneticalgorithm,particle$warnlalgorithm,quantum—behavedparticleSWalTnalgorithmandsomeotherparallel
4、algorithm,weputforwardanewparallelmethodonparticleSWaHrlalgorithmandquantumbehavedparticleswarmalgorithmbytheinfluenceoftheimplementofgeneticalgorithmThemainideaisintroducingtheconceptsofislandmodelandchan百ngarithmeticop
5、eratorsIntheclusterenvironment,theoptimalalgorithmincreasingglobalsearchingabilitybymaintainingdiversityusingchangingarithmeticoperatorstocommunicatewitheachotherDuetothelongtimeforcommunication,bottleneckwillappearonpar
6、alleltestsWeamendcommunicationbyreducingthecommunicationcycleaccordingtodescendingnumeralarrayWesetexamplesbysomebasictestingcasetodescribethedesignideaandtheimplementprocessandweprovidemanytestingresultsandcomparisonwit
7、hotherserialandparallelresultsTheresultsindicatethatbothsearchingabilityandrunningtimearebetteranditsausefulmeansforsolvingcomplexoptimizationproblemsInthispaperwepresentadecisionmakingprocessthatincorporatesParallelPart
8、icleSwarmOptimization(PPSO)AlgorithmintomultistageportfoliooptimizationsystemTheobjectivefunctionistomaximizeone’seconomicutilityorendofperiodwealthExperimentsarcconductedtocompareperformanceoftheportfoliosoptimizedbydif
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