并行遗传算法：模型、关键问题与未来趋势

"并行遗传算法研究综述" 并行遗传算法是一种优化技术，它结合了生物进化理论和计算机科学的并行计算概念，用于解决复杂优化问题。该文是针对并行遗传算法的深入研究和综合评述，由高家全和何桂霞在2007年的《浙江工业大学学报》上发表。文章探讨了并行遗传算法的四种主要模型，并对每种模型进行了详细的分析和评估。 首先，主从式模型（Master-Slave Model）是最基础的并行遗传算法模型，其中有一个主进程负责全局控制和协调，多个从进程执行计算任务。这种模型易于实现，但通信开销大，可能导致负载不均衡。 其次，粗粒度模型（Coarse-Grained Model）在并行计算中降低了通信频率，每个处理单元处理较大的数据块，减少了通信开销，有利于保持种群多样性，因此在实际应用中更为广泛。 接着，细粒度模型（Fine-Grained Model）则分配更小的任务给各个处理器，理论上能更快地达到全局最优解，但可能需要更多的通信，增加了复杂性。 最后，混合模型（Hybrid Model）试图结合上述模型的优点，根据问题特性和计算资源灵活选择并行策略，可以更好地平衡计算效率和通信成本。 文章还讨论了各种模型的关键问题，如如何有效地分配计算任务、减少通信开销、保持种群多样性和避免早熟收敛。作者指出，未来并行遗传算法的研究趋势将朝着理论化、模型化、异步化和混合化方向发展。 理论化意味着将深入理解并行遗传算法的理论基础，提供更坚实的数学框架；模型化则是构建更通用和适应性强的并行模型；异步化旨在允许处理器独立工作，无需同步，提高效率；混合化是结合多种并行策略，以适应不同类型的优化问题。 此外，文中提到的并行遗传算法的评价模型是衡量算法性能的重要工具，它们可以帮助研究人员评估算法的效率、准确性和可扩展性。 这篇综述为理解和改进并行遗传算法提供了全面的视角，对于从事相关研究和应用的人员具有很高的参考价值。通过深入研究这些模型和关键问题，我们可以更好地利用并行计算的优势，解决现实世界中的复杂优化问题。