基于机群的求解TSP问题的分布式演化算法

讨论一种基于 PC机群的求解 TSP问题的分布式演化算法 .在 PVM环境下进行了数值实验 。

求解旅行商问题的分布式演化算法

采用主-从分布式并行模式设计了一种解决商旅问题的演化算法,使用变异算子对每个个体进行独立的遗传操作.主进程只完成选择淘汰、任务的分发和很少量的遗传操作,从进程完成大量的遗传操作以及个体的适应值的计算,提高了算法速度.通过实例KROB150和CHN144对算法进行测试,结果表明,提出的并行演化算法具有加速比较好、求解精度较高、收敛速度快等特点.

基于D-NSGA-Ⅲ算法的无人机群高维多目标任务分配方法

随着人工智能技术的快速发展,种类繁多的无人机在军事领域得到了广泛应用。受单平台资源配备和执行能力限制,大多数复杂任务需由多个无人机协同完成,最优任务分配是其中需解决的重点和难点问题之一。最优任务分配方案求解问题已被证明是一个NP难问题,针对多无人机系统的组织架构,将非支配排序遗传算法与岛屿模型、主从模型结合,构建一种分布式高维多目标演化算法D-NAGA-Ⅲ并对实际应用场景中4个目标进行优化,并引入迁移策略和贪心算法对任务分配方案进行局部提升,提高算法寻优能力和解质量。实验结果表明:该方法在求解高维多目标的分布式无人机任务分配问题方面具有一定的效果。