并行遗传算法(pga)

并行遗传算法（PGA）是一种并行与分布式进化计算方法，最早由Cohoon等人在1987年提出。在PGA中，每个计算核心上都部署一个小种群，并且各个计算核心之间通过通信协作来寻找问题的最优解。PGA的执行效率主要取决于每个计算核心上种群的进化时间以及计算核心之间的通信时间。

为了减少通信量，研究者们提出了不同种类的并行与分布式进化模型，其中包括主从式分布式模型（Master-Slave Model）、岛屿式分布式模型（Island Model）、细胞式分布式模型（Cellular Model）以及混合式分布式模型（Hybrid Model）等。

PGA的优点在于可以提高进化算法的全局搜索能力。每个节点维持一个种群，并且每个节点可以采用不同的更新策略，因此不同的节点可以探索优化问题解空间的不同区域，从而提高算法的多样性，进而提高算法的全局搜索能力。