分布式并行遗传算法：多Agent系统视角

"基于多Agent协同构建分布式并行遗传算法 (2002年)，作者：江瑞、罗予频、胡东成、司徒国业，发表于《清华大学学报(自然科学版)》，2002年第42卷第9期" 本文探讨了并行遗传算法中的计算资源分配问题，并提出了一种分布式并行遗传算法的结构。在并行计算环境中，有效地分配计算资源对于优化算法的性能至关重要，尤其是遗传算法，它依赖于大量计算来模拟自然选择和遗传过程。该算法结构由多个计算节点组成，每个节点内部运行着多个子遗传算法的计算单元。这种设计允许算法在多个层次上并行化，提高了计算效率。 每个计算单元被视为一个独立的Agent，这借鉴了多Agent系统的概念。在多Agent系统中，每个Agent具有自主性，能够独立决策并与其他Agent协作。在本文的算法中，这些计算单元的并行运行需要合理的计算资源分配策略，以确保算法的整体协调性。同时，个体间的交换（即基因的交叉和变异）则反映了Agent间的协作，这种协作有助于全局搜索空间的探索，避免早熟收敛。 文章特别分析了由两个计算单元构成的算法在不同并行模式和个体迁移因子下的性能。并行模式可能包括数据并行、任务并行或混合并行，而个体迁移因子则影响着遗传算法中的种群多样性。通过调整这些参数，可以优化算法在复杂问题求解中的表现，平衡探索与开发之间的关系。 此外，作者还讨论了如何通过多Agent系统的视角来理解和控制算法的行为。这种抽象方式有助于理解并行算法的动态特性，以及如何通过协调和协作机制来优化算法性能。论文的研究结果为并行遗传算法的设计提供了新的思路，尤其是在大规模分布式系统中的应用，对于处理复杂优化问题有着潜在的价值。 关键词：遗传算法、分布、并行、多Agent计算系统，表明了本文的核心研究领域集中在利用多Agent系统理论改进并行遗传算法的性能，以及在分布式环境中的实现策略。 这篇2002年的论文深入研究了如何通过多Agent协同来构建分布式并行遗传算法，旨在解决并行计算中的资源分配问题，提升算法效率，为并行计算和优化领域提供了有价值的理论和实践指导。