并行遗传算法(Parallel Genetic Algorithm）是指对遗传算法进行并行设计后的算法，是一种适用复杂优化问题的多种群并行进化的遗传算法。该算法能有效克服标准遗传算法的早熟收敛问题, 具有较强的全局搜索能力。 并行遗传算法将并行计算机的高速并行性和遗传算法固有的并行性相结合，极大地提升了遗传算法的求解速度和质量。
1 基于岛屿群体模型的并行遗传算法 1.1 岛屿群体模型(islandmode1) 又叫做粗粒度并行遗传算法(coarse-grained PGA).
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这种多种群遗传算法更加贴近于自然中种族 的进化，称为并行遗传算法（Paralleling Genetic Algorithms，PGA）。
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92602 5结语 本文提出的基于学习机制并行遗传算法( PGABL) 将进 化和学习相结合, 有效地改善了遗传算法的搜索性能。三个 学习算子不仅加速了算法的收敛速度, 还有效防止了早熟现 象。
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粗粒度并行遗传算法 coarse-grained PGA ; CGGA
巨并行遗传算法 massively PGA
伪并行遗传算法 PPGA
细粒度并行遗传算法 fine-grained PGA
块编码的并行遗传算法 Building-block Coded Parallel GA
多种群并行遗传算法 RPGA ; Multi-population Parallel Genetic A lgorithm
小生境伪并行遗传算法 NPPGA
因此并行遗传算法 Paralle Genetic Algorithms ; PGAS
最后，本论文实现了粗粒度并行遗传算法。
Lastly, we achieved the coarse-grained parallel genetic algorithms.
算法分析表明，并行遗传算法可以有效地提高收敛速度。
The results indicate that parallel genetic algorithms can improve convergence speed efficiently.
通过设计粗粒度并行遗传算法和交叉、变异等算子，提高了算法的计算效率和性能。
The computing efficiency and the performance of the algorithm are improved by a designed parallel algorithm, the crossover and the mutation operators.
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