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题名基于空间划分的细粒度并行演化算法
被引量：2
- 1
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作者
黄樟灿
陈思多
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机构
武汉汽车工业大学基础科部
武汉汽车工业大学电子与信息学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
2000年第8期4-5,共2页
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基金
国家863计划资助项目!(863-306-ZT06-06-3)
湖北省自然科学基金资助项目!(9752018129)
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文摘
引入（μ＋１）选择策略；提出在群体形成的最小凸集中随机均匀地生成新个体的空间划分选择策 略，并将其引入细粒度并行演化模型中；提出了应用于此模型的新算法。给出了并行运算求解的仿真 实例，并分析了新算法在防止早熟收敛方面的特性．
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关键词
空间划分
最小凸集
细粒度并行演化算法
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名一种新的并行自动聚类算法:CGC-Cluster
被引量：2
- 2
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作者
杜欣
刘大刚
倪友聪
张开活
谢大同
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机构
福建师范大学软件学院
福建商业高等专科学校信息管理工程系
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2015年第6期1181-1187,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61305079
61203306
+5 种基金
61305086
61165004)资助
福建省杰出青年培育计划项目(JA12471)资助
福建师范大学青年骨干教师培育计划项目(fjsdjk2012083)资助
武汉大学软件工程国家重点实验室开放基金项目(SKLSE2012-09-28)资助
福建省教育厅项目(JA13400)资助
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文摘
针对基于基因表达式编程的自动聚类算法聚类速度较慢和聚簇质量较差的问题,提出一种新的并行自动聚类算法:基于统一计算设备架构和粗粒度并行模型的基因表达式编程自动聚类算法(CGC-Cluster).采用GRCM方法对基于基因表达式编程的自动聚类算法(GEP-Cluster)中聚类中心的筛选与聚合步骤进行了改进,基于统一计算设备架构以达到提高并行处理能力,基于粗粒度并行演化模型以提高并行度.选择了较知名的数据集,从算法的聚类速度和聚类质量两方面与GEP-Cluster算法进行了统计实验对比分析,实验结果表明,CGC-Cluster算法不仅获得了3倍左右的加速比,而且从簇内方差、Ocq指标和Dunn指标三种评判质量的指标进行比较,CGC-Cluster显著地改进了聚簇的质量.最后还通过实验分析了算法参数对并行算法的影响.
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关键词
统一计算设备架构
基因表达式编程
聚类算法
并行演化算法
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Keywords
CUDA
GEP
clustering algorithm
parallel evolutionary algorithm
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名求解旅行商问题的分布式演化算法
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作者
韩珂
杨俊鹏
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机构
华北水利水电大学
中原工学院
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出处
《华北水利水电学院学报》
2013年第4期125-128,共4页
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文摘
采用主-从分布式并行模式设计了一种解决商旅问题的演化算法,使用变异算子对每个个体进行独立的遗传操作.主进程只完成选择淘汰、任务的分发和很少量的遗传操作,从进程完成大量的遗传操作以及个体的适应值的计算,提高了算法速度.通过实例KROB150和CHN144对算法进行测试,结果表明,提出的并行演化算法具有加速比较好、求解精度较高、收敛速度快等特点.
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关键词
旅行商
并行演化算法
分布式演化算法
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Keywords
Travelling Salesperson Problem（TSP）
parallel evolutionary algorithm
distributed evolutionary algorithms
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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