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基于并行机制的免疫遗传算法的研究及应用

作者：张建萍 Publish: 2007-9-20 Hits:-

【中文题名】

基于并行机制的免疫遗传算法的研究及应用

【英文题名】

The Immune Genetic Algorithm and the Research of Its Application Based on Parallel

【学科专业】

计算机软件与理论

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2007-9-20

【中关键词】

遗传算法,免疫遗传算法,并行免疫遗传算法,MPI工作站机群,,

【英关键词】

Genetic Algorithm,Immune Genetic Algorithm,Parallel Immune Genetic Algorithm,MPI,Cluster Of Workstation,

【分类导航】

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【论文摘要】

伴随着遗传算法应用的深入开展,由于遗传算法有着其他优化算法不可比拟的优点,因此,遗传算法在优化计算中得到了广泛的应用,将遗传算法用于解决各种实际优化问题后,人们发现遗传算法也会由于各种原因,产生所谓“早熟收敛”问题,从而影响算法向全局最优解的搜索。随着科学技术的不断发展,问题规模的不断扩大,面对复杂程度越来越高的搜索空间,遗传算法在优化效率和求解质量上都显得“过于苍白”。为了加速决策的时效性和准确性,在文中以无源光网络中OBD与OUN位置分配问题为例,在工作站机群上对此算法进行研究。首先,本文研究了根据生物机体免疫系统的抗原识别、保持抗体的多样性和免疫记忆的特性而提出的一种改进遗传算法——免疫遗传算法,该算法将生物系统免疫思想引入到遗传算法中,通过计算抗体之间的亲和度来促进和抑制抗体,既保留了全体中的较优抗体又保证了抗体的多样性,从而避免搜索进化的过早收敛,得到全局最优解。本文通过对改进的免疫遗产算法和传统的遗传算法的产生效果进行比较,证明了IGA的有效性和优越性。其次,本文通过对并行遗传算法的发展和特点进行综述,并介绍并行处理的硬件系统及其并行环境下的支撑软件——工作站机群平台...

【论文题纲】

摘要	6-7
ABSTRACT	7-9
第一章前言	9-16
1.1 课题的背景和意义	9-13
1.2 论文的主要内容	13-14
1.3 本文所做的工作	14-16
第二章免疫遗传算法原理及方法	16-25
2.1 引言	16
2.2 遗传算法的原理及缺陷	16-20
2.3 几点注意——遗传算法的关键参数确定	20
2.4 免疫遗传算法	20-24
2.5 几点注意	24-25
第三章并行算法理论基础	25-34
3.1 并行处理的硬件系统	25-27
3.2 并行算法的设计基础	27-30
3.3 工作站机群（COW）及消息传递机制MPI	30-32
3.4 并行算法的性能评估	32-34
第四章改进免疫遗传算法求解无源光网络位置分配问题的算法分析与实现	34-42
4.1 问题描述	34-35
4.2 PON 中建设光学分配网络中总通信费用（路径和）最小问题算法实现	35-38
4.3 仿真试验	38-41
4.4 小结	41-42
第五章工作站机群上基于MPI 求解PON 建设总费用最小算法的设计与实现	42-53
5.1 并行遗传算法分析	42-44
5.2 并行遗传算法设计步骤	44-47
5.3 基于MPI 的无源光网络中位置分配问题并行算法的实现	47-53
第六章实验结果及分析	53-59
6.1 实验平台的实施	53-55
6.2 实验方案及结果	55-57
6.3 实验结果分析	57-59
第七章总结及进一步工作	59-60
7.1 本文总结	59
7.2 进一步工作	59-60
参考文献	60-63
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果	63-64
致谢	64

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.388848



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