动态负载平衡遗传算法优化视界覆盖问题

本文档探讨了一种创新的视界覆盖遗传算法，发表于2007年，针对空间分析中的关键问题——视界覆盖。视界覆盖问题涉及在地理空间中找到最优的点源网络部署，以最大化覆盖范围，这被证明是一个NP完全问题，意味着目前缺乏有效的近似解决方案。为了提高问题求解效率，研究者提出了一种基于动态负载平衡的并行遗传算法。 传统的空间分析应用通常依赖于高效的算法设计，而动态负载平衡在此算法中起到了关键作用。它通过实时调整任务分配，确保各个处理器之间的任务均衡，从而减少了整体的求解时间。实验结果显示，该并行遗传算法在求解速度上显示出接近最优的加速比，显著降低了问题解决所需的时间。相较于静态负载平衡策略，这种动态调整机制能够更有效地减少程序执行时间，提升并行计算的效率。 论文的研究背景包括国家自然科学基金和深圳市科技计划项目的资助，反映出作者团队对这一领域研究的重视和资金支持。作者孙宏元博士以及合作者谢维信、陆克中和杨勋分别来自西安电子科技大学和深圳大学，他们的合作展示了跨校际的合作优势。 论文的核心内容围绕以下几个方面展开： 1. **视界覆盖问题的定义和复杂性**：作为空间分析的关键应用，视界覆盖问题的优化部署是解决实际地理信息系统（GIS）中的一个重要挑战。 2. **并行遗传算法的提出**：介绍了一个新颖的并行算法，利用遗传算法的搜索能力结合动态负载平衡策略，以提高求解效率。 3. **性能评估**：通过仿真实验验证了新算法的优越性，包括加速比的提升和程序执行时间的缩短。 4. **关键词与分类**：文章关键词包括空间分析、视界覆盖问题、负载平衡、并行计算和地理信息系统，反映了论文的专业领域和研究重点。 总结来说，这篇论文是一项重要的贡献，它不仅提供了一种解决空间分析中复杂视界覆盖问题的新方法，还展示了动态负载平衡在并行计算中的实际应用价值，这对于GIS领域的实践者和技术开发者具有重要的参考意义。