Параллельный генетический алгоритм с нечетким оператором миграции

Abstract

Развитие вычислительной техники способствовало развитию методов параллельных вычислений при решении оптимизационных задач. Генетические алгоритмы – эффективное средство решения различных оптимизационных задач. В этой связи необходимы стратегии применения параллельных вычислений в генетических алгоритмах. По аналогии с эволюционными процессами за основу параллельных вычислений в генетических алгоритмах взят механизм миграции. Авторами предлагается реализация оператора миграции с использованием аппарата нечеткой логики. Проведенные испытания разработанной модели показали ее эффективность.

Розвиток обчислювальної техніки сприяв розвитку методів паралельних обчислень при розв’язанні оптимізаційних задач. Генетичні алгоритми – ефективний засіб розв’язання різних оптимізаційних задач. У зв’язку з цим необхідні стратегії застосування паралельних обчислень в генетичних алгоритмах. За аналогією з еволюційними процесами за основу паралельних обчислень у генетичних алгоритмах взято механізм міграції. Авторами пропонується реалізація оператора міграції з використанням апарату нечіткої логіки. Проведені випробування розробленої моделі показали її ефективність.

The computing engineering developing has assisted necessity of research applications of distributed computing methods for optimization tasks. The genetic algorithm is effective instruments for different optimization tasks solving. Thereupon methods of application distributed computing are required by genetic algorithms. The parallel computing in genetic algorithms based on migration operator by analogy with evolutionary process in nature. The mechanism of migration with fuzzy logic using is suggested. Test of migration operator has showed it effectiveness.