MPI并行改进的遗传算法：加速搜索与效率提升

本文主要探讨了改进的禀性遗传算法在MPI（Message Passing Interface，消息传递接口）环境下的实现，针对传统遗传算法在处理大规模复杂问题时遇到的收敛速度慢和计算效率低的问题，提出了一种名为IcGPGA（Improved Coarse-Grain Parallel Genetic Algorithm，改进的粗粒度并行遗传算法）。IcGPGA利用了遗传算法本身的并行特性，通过MPI在多台计算机上实现了真正意义上的并行计算。 在遗传算法的基本原理部分，文章介绍了遗传算法作为一种随机搜索方法，模仿自然界的进化过程，如自然选择和遗传机制，能够有效地解决非线性和组合优化等问题，尤其是在传统搜索方法难以应对的领域。尽管经典遗传算法SGA（Simple Genetic Algorithm）在一定规模下能找到满意解，但随着问题规模增大，其计算效率受限。 为了提升算法性能，研究人员将注意力转向并行化技术。CGPGA（Coarse-Grain Parallel Genetic Algorithm）作为改进算法之一，通过多线程并行处理群体中的个体，但这种方法没有充分利用机器的并行架构。本文则尝试通过MPI，将遗传算法的并行化与多台计算机的硬件并行性相结合，使得算法能够在多机系统上实现更高效的计算。 MPI作为一种分布式存储系统编程方式，支持单进程多数据(SMPD)和多进程多数据(MPIMD)模式，以及单指令多数据(SIMD)和单程序多数据(SPD)的并行处理模型。通过使用MPI，IcGPGA能够在多台计算机之间高效地传递信息，实现全局搜索空间的并行探索，从而显著提高搜索速度和整体计算效率。 实验结果显示，改进的并行遗传算法IcGPGA在解决复杂问题时表现出良好的性能，特别是在大型集群系统上，它的并行执行能力对于提高搜索质量和降低计算时间具有重要意义。这一工作对于优化遗传算法在实际应用中的性能，特别是在处理大规模问题时，具有重要的理论和实践价值。