将已接收的分子融合到集合中以替代最差的分子将导致更快的收敛。所以通过从个分子集合中拷贝些较优的分子到另分子集合以代替最差的分子将会达到更快的收敛。但是，以这种方式进行选择和融合最终将对分子集合施加太多的选择压力，从而可能阻碍最优解的生成。此外，如果选择压力过大的话，可能使结果的引进趋向局部优化而非全局优化。第种方法让每个处理器在个公给定个城市列表以及每两个城市之间的距离，任务是找到条最短路线，该路线要不重复地访问每个城市节点次。问题是人工智能的经典问题之，算法是用来解决问题的启发式算法之。经典问题在现实生活中的应用其实非常有限，因为在很大部分的问题应用场景中，节点之间的距离是变化的。求解动态问题的化学反应算法研究论文原稿。每个处理器首先独立地生成它自己的初始分子集合。然后每个处理器對第代求解动态问题的化学反应算法研究论文原稿来测量最短路线，并对算法在问题上的性能进行测试和评估。分子结构在中，用分子结构来模拟每个解，分子结构的势能就是条路线，势能的最小值就是问题的最优函数解。每次节点变化都会形成新的分子势能，也就是新的路线，该路线的距离求值操作由以下个参数控制总改变所有变化节点间距离的总和，是个的实数改变率变化节点的限制参数，是个范围为，的实数改变频率每次变化之间的间隔，以毫秒为单位。根据节点随机变化前变异主要是跳出局部最优，覆盖其它区域的解。算法的迭代操作主要由个反应组成撞墙分解交换和合成。撞墙反应与算法中的变异操作类似，但是撞墙反应在中的作用不样，目的是继承原分子的优秀势能并向局部最优逼近交换反应与算法中的交叉操作类似，目的是产生最优解分解和合成的目的都是逃离局部最优，扩大解的覆盖面。算法中有个步骤进行了全局覆盖，因此算法相对于算法应该具备更高的全局搜索能力，变频率每次变化之间的间隔，以毫秒为单位。根据节点随机变化前的分子结构，和变化后的分子结构，容易得到距离公式和距离公式。因此，引入分子结构来替代不断变化的动态节点，通过算法来测量最短路线，并对算法在问题上的性能进行测试和评估。分子结构在中，用分子结构来模拟每个解，分子结构的势能就是条路线，势能的最小值就是问题的最优函数解。的基本版本和其他相关的启发式算法的摘要旅行商问题是经典的难问题，节点可变的问题被称为动态旅行商问题。通过研究化学反应算法，并对算法并行化实现，能够解决问题。实验结果表明，算法能够有效地处理快速变化的问题，且性能不亚于其它元启发式算法。关键词动态问题迁移算子并行实现中图分类号文献标识码文章编号引言经典问题的描述十分简单给定个城市列表以及每两个城市之间的距离，任务是找到条最短路器才能实现该算法的并行化。实验在实验过程中，使用了两个城市节点群，个节点群的节点在距离上发生了较大变化，另个节点群的节点发生了较小的变化。但是它们有个共同点具有相同的初始节点数个，总改变等于，改变频率等于。唯的区别是它们的改变率。等于，等于。取距离变化修改的平均数，是，是。这意味着几乎改变了总距离的半以上，节点变化比较频繁。第代分子集合上完成撞墙分解交换和合成计算。在经历上述代后，这些处理器就与其它的处理器通过迁移算子共享它们的最优分子。当将迁移结合进来后，分子集合的变化就不再仅仅是由于继承其父代的基因造成的，偶尔也会有随机突变所造成的，以及引入新的品种所造成的。在算法中，迁移算子要负责的任务是在分子集合间实现个体的交换。在并行环境中，从每个分子集合中选择最优的分子进行迁移，并将已接收的分子融合到集合中以替代最法研究湖南大学，黄丹青基于混合化学反应优化算法的序列比对研究湖南大学，。的相关工作提出了问题，在文献中他论证了的般属性和些有用的性能指标，但未提出任何能够解决问题的具体方案。节点的变化会改变原有的距离，使得原有的搜索序列基本无效。因此，许多尝试解决问题的方法都使用了全局或者局部搜索重臵策略。全局重臵策略只要检测到更改，就会激活全局重臵，将所求解动态问题的化学反应算法研究论文原稿，欧阳陈华求解问题的化学反应优化算法研究湖南大学，黄丹青基于混合化学反应优化算法的序列比对研究湖南大学，。验结果有力地表明，化学反应算法能够有效地处理快速变化的城市节点群。它的性能不亚于标准。还有很多方面需要进步研究，例如迭代次数可变性与算法的密切相关性最优解的精度即结果的误差等。这些主题的研究工作目前正在进行中。参考文献，的距离变化量较少，因为变化的节点较少。表显示了节点动态变化大的节点群和节点动态变化小的节点群的算法的性能对比。的节点变化数从到，改变率到的节点变化数从到，改变率到。迭代次数或者。从时间和结果来看，迭代次的算法运行时间明显小于迭代次的，但是差距不大。节点变化大的节点群，算法运行速度慢于节点变化小的节点群。结论近来，化学反应优化算法备受关注。本文用它来解决动态旅行商问题。实的分子将导致更快的收敛。所以通过从个分子集合中拷贝些较优的分子到另分子集合以代替最差的分子将会达到更快的收敛。但是，以这种方式进行选择和融合最终将对分子集合施加太多的选择压力，从而可能阻碍最优解的生成。此外，如果选择压力过大的话，可能使结果的引进趋向局部优化而非全局优化。第种方法让每个处理器在个公共的分子集合上完成算法中的每步的部分撞墙分解交换和合成。因此，至少需要个核或者能提供个同时进程的处理有搜索序列重臵为默认值。局部重臵策略仅更改节点群的动态变化区域的搜索序列，使得节点群至少有部分之前收集的路线是可以利用的。节点发生变化的时间和地点是问题的已知条件，必不可少。求解动态问题的化学反应算法研究论文原稿。每个处理器首先独立地生成它自己的初始分子集合。然后每个处理器對第代分子集合进行适应性的评估，根据评估结果从它的第代分子集合中选择优秀个体以用来生成第代分子集合，在它的，欧阳陈华求解问题的化学反应优化算求解动态问题的化学反应算法研究论文原稿算法运行速度慢于节点变化小的节点群。结论近来，化学反应优化算法备受关注。本文用它来解决动态旅行商问题。实验结果有力地表明，化学反应算法能够有效地处理快速变化的城市节点群。它的性能不亚于标准。还有很多方面需要进步研究，例如迭代次数可变性与算法的密切相关性最优解的精度即结果的误差等。这些主题的研究工作目前正在进行中。参考文献，共的分子集合上完成算法中的每步的部分撞墙分解交换和合成。因此，至少需要个核或者能提供个同时进程的处理器才能实现该算法的并行化。实验在实验过程中，使用了两个城市节点群，个节点群的节点在距离上发生了较大变化，另个节点群的节点发生了较小的变化。但是它们有个共同点具有相同的初始节点数个，总改变等于，改变频率等于。唯的区别是它们的改变率。等于，等于。取距离变化修改的平均数，分子集合进行适应性的评估，根据评估结果从它的第代分子集合中选择优秀个体以用来生成第代分子集合，在它的第代分子集合上完成撞墙分解交换和合成计算。在经历上述代后，这些处理器就与其它的处理器通过迁移算子共享它们的最优分子。当将迁移结合进来后，分子集合的变化就不再仅仅是由于继承其父代的基因造成的，偶尔也会有随机突变所造成的，以及引入新的品种所造成的。在算法中，迁移算子要负责的任务是在分子集合间实分子结构，和变化后的分子结构，容易得到距离公式和距离公式。摘要旅行商问题是经典的难问题，节点可变的问题被称为动态旅行商问题。通过研究化学反应算法，并对算法并行化实现，能够解决问题。实验结果表明，算法能够有效地处理快速变化的问题，且性能不亚于其它元启发式算法。关键词动态问题迁移算子并行实现中图分类号文献标识码文章编号引言经典问题的描述十分简单取得全局最优解的概率较算法高。提高算法性能的关键因素在于提高个基本反应的效率，优化发生化学反应的方法。选择个反应的算子参数并非易事。例如，在文献中可以找到它们对操作的影响分析。对于当前的研究，足以知道最大的改进可能会在早期迭代中发生。节点选择需要许多浮点计算，因此非常耗时。求解动态问题的化学反应算法研究论文原稿。因此，引入分子结构来替代不断变化的动态节点，通过算法操作很简单由实数构成的维数组表示个图，其中的距离代表两个城市节点之间的距离，于是可以得到个初始的分子结构。启发式算法的工作都采用迭代方式。经典算法是模拟自然界生物进化的演变而总结出来的算法，其主要过程由初始群体的逐代进化，即上代进化成下代，代代相传，最后得到最优代的过程。的每代进化操作主要有个，选择交叉和变异选择操作主要是选择当前区域里的较优解，即局部优化，慢慢向最优解靠近交叉主要是产生最优解路线，该路线要不重复地访问每个城市节点次。问题是人工智能的经典问题之，算法是用来解决问题的启发式算法之。经典问题在现实生活中的应用其实非常有限，因为在很大部分的问题应用场景中，节点之间的距离是变化的。每次节点变化都会形成新的分子势能，也就是新的路线，该路线的距离求值操作由以下个参数控制总改变所有变化节点间距离的总和，是个的实数改变率变化节点的限制参数，是个范围为，的实数改