体完成进程间的种群交流。对每个待交流的个体，具体策略如下随机地从本地的待进化母体种群内抽取与之进行交流的母体比较本应度选择若干本算法实现中使用的是常数，也可以设为子种群大小的个函数个体按固定规则轮流发送到其他进程同时，按照该规则相应地从其他进程获取若干用来进行交流的个体。获取到个体后，先将其暂存然后按，我们将整个种群分成个子种群，每子种群由个单的进程负责各进程在每次进化过程中，均分别保留各自的局部最优解，用来在下次进化中替换局部最差的个体。与进化的个体选出最优个体和最差个体，保存最优个体，并将最差个体用上代最优个体替代已完成规定进化代数算法的主要流程详见图。按适应度随机选择参最优个体，并将最差个体用上代最优个体替代已完成规定进化代数否是归约最优解初始化种群按适应度随机选代数否是与其他进行交换个体杂交变异评估与其他进行交换个体杂交变异评估与其他进行交换个体图并行遗传算法基开始初始化种群终止初始化种群按适应度随机选择参与进化的个体杂交变异评估选出最优个体和最差个体，保存计算子种群的总适应度本流程四算法实现该算法实现的最关键部分为选择中的种群交流，该功能有如下函数实现算法的主要流程详见图。按适应度随机选择参取与之进行交流的母体比较本应度选择若干本算法实现中使用的是常数，也可以设为子种群大小的个函约由如下代码实现另外，全局最优解的归约由如下代码实现按优胜劣汰的原则完成种群交流按优胜劣汰的原则完成种群交流按优胜劣汰的原则完成种群交流按优胜劣汰的原则完成种群交流另外，全局最优解的归约由如下代码实现按优胜劣汰的原则完成种群交流，计算子种群的总适应度本流程四算法实现该算法实现的最关键部分为选择中的种群交流，该功能有如下函数实现参与进化的个体选出最优个体和最差个体，保存最优个体，并将最差个体用上代最优个体替代已完成规定进化代数否是与其他进行交换个体杂交变异评估与其他进行交换个体杂交变异评估与其他进行交换个体图并行遗传算法基开始初始化种群终止初始化种群按适应度随机选择参与进化的个体杂交变异评估选出最优个体和最差个体，保存最优个体，并将最差个体用上代最优个体替代已完成规定进化代数否是归约最优解初始化种群按适应度随机选择最优解进行归约，从而得到整个算法的全局最优解。算法的主要流程详见图。按适应度随机选择参与进化的个体选出最优个体和最差个体，保存最优个体，并将最差个体用上代最优个体替代已完成规定进化代数否输出最优解是地个体与传送过来的待交流个体，选取适应度高者作为最终母体。各进程在每次进化过程中，均分别保留各自的局部最优解，用来在下次进化中替换局部最差的个体。各进程均完成所预定的进化迭代后，最后对各进程的局部串行算法中的选择机制从原子种群中选择进行进化的母体最后再用之前暂存的个体完成进程间的种群交流。对每个待交流的个体，具体策略如下随机地从本地的待进化母体种群内抽取与之进行交流的母体比较本应度选择若干本算法实现中使用的是常数，也可以设为子种群大小的个函数个体按固定规则轮流发送到其他进程同时，按照该规则相应地从其他进程获取若干用来进行交流的个体。获取到个体后，先将其暂存然后按，我们将整个种群分成个子种群，每子种群由个单的进程负责。各进程独立地完成串行遗传算法的整个过程，唯不同的是选择函数。各进程作选择操作时，首先计算各子种群内的局部累积适应度，然后根据局部累积适讯。但最后步求最优个体和最差个体需要对各进程进行归约。由这些分析可以看出，完全地模拟串行情形将使算法变得相当低效。幸运地是，遗传算法本身是个概率算法，我们完全可以对串行算法作些必要的改变。如图所示，选择后的个体需在各进程中作大量数据迁移。杂交算子中，次杂交需要用到母体中的两个个体，若在这两个个体分配在不同进程，则需要进行次通讯。此后的变异和评估都可以非常容易的实现并行，并且完全不需要任何通，在选择函数中，计算相对适应度需要用到全局种群的适应度之和，计算个体的累积适应度依赖于的累积适应度，如果在并行算法中要原封不动地模拟串行算法的运算，这些数据依赖关系都将产生通讯。更为不幸的是化的个体杂交变异评估选出最优个体和最差个体，保存最优个体，并将最差个体用上代最优个体替代已完成规定进化代数否输出最优解是开始初始化终止图串行遗传算法基本流程三算法设计分析图中的串行算法，容易看出，化的个体杂交变异评估选出最优个体和最差个体，保存最优个体，并将最差个体用上代最优个体替代已完成规定进化代数否输出最优解是开始初始化终止图串行遗传算法基本流程三算法设计分析图中的串行算法，容易看出，在选择函数中，计算相对适应度需要用到全局种群的适应度之和，计算个体的累积适应度依赖于的累积适应度，如果在并行算法中要原封不动地模拟串行算法的运算，这些数据依赖关系都将产生通讯。更为不幸的是，选择后的个体需在各进程中作大量数据迁移。杂交算子中，次杂交需要用到母体中的两个个体，若在这两个个体分配在不同进程，则需要进行次通讯。此后的变异和评估都可以非常容易的实现并行，并且完全不需要任何通讯。但最后步求最优个体和最差个体需要对各进程进行归约。由这些分析可以看出，完全地模拟串行情形将使算法变得相当低效。幸运地是，遗传算法本身是个概率算法，我们完全可以对串行算法作些必要的改变。如图所示，我们将整个种群分成个子种群，每子种群由个单的进程负责。各进程独立地完成串行遗传算法的整个过程，唯不同的是选择函数。各进程作选择操作时，首先计算各子种群内的局部累积适应度，然后根据局部累积适应度选择若干本算法实现中使用的是常数，也可以设为子种群大小的个函数个体按固定规则轮流发送到其他进程同时，按照该规则相应地从其他进程获取若干用来进行交流的个体。获取到个体后，先将其暂存然后按串行算法中的选择机制从原子种群中选择进行进化的母体最后再用之前暂存的个体完成进程间的种群交流。对每个待交流的个体，具体策略如下随机地从本地的待进化母体种群内抽取与之进行交流的母体比较本地个体与传送过来的待交流个体，选取适应度高者作为最终母体。各进程在每次进化过程中，均分别保留各自的局部最优解，用来在下次进化中替换局部最差的个体。各进程均完成所预定的进化迭代后，最后对各进程的局部最优解进行归约，从而得到整个算法的全局最优解。算法的主要流程详见图。按适应度随机选择参与进化的个体选出最优个体和最差个体，保存最优个体，并将最差个体用上代最优个体替代已完成规定进化代数否输出最优解是开始初始化种群终止初始化种群按适应度随机选择参与进化的个体杂交变异评估选出最优个体和最差个体，保存最优个体，并将最差个体用上代最优个体替代已完成规定进化代数否是归约最优解初始化种群按适应度随机选择参与进化的个体选出最优个体和最差个体，保存最优个体，并将最差个体用上代最优个体替代已完成规定进化代数否是与其他进行交换个体杂交变异评估与其他进行交换个体杂交变异评估与其他进行交换个体图并行遗传算法基本流程四算法实现该算法实现的最关键部分为选择中的种群交流，该功能有如下函数实现，计算子种群的总适应度按优胜劣汰的原则完成种群交流另外，全局最优解的归约由如下代码实现其中，具体的归约操作由如下函数实现，比较适应度复制适应度较高的个体五算法分析与实验结果下面的实验结果是在上利用结点和和获得的。用来计算最大随机选择交叉点，交叉运算，两个个体的交叉点前的基因进行交换杂交函数产生随机交叉基因如果随机交叉概率小于交叉概率，则进行交叉交叉运算变异函数变异操作选出最优适应度函数和最差个体和分别保存最大适应度和最小适应度和分别保存最优个体和最差个体初始化最大适应度初始化最小适应度输出函数，输出到指定的文件，比较适应度复制适应度较高的个体定义和用于记录运行所需要的时间得到进程数，放入中，确定进程编号，放入中将组内每个进程输入缓冲区中的数据按操作组合起来，并将其结果返回到序号为的进程的输出缓冲区中，