求解N皇后问题的片上多核并行混合遗传算法

遗传算法求解大规模皇后问题的耗时长、速度慢。为此,在分析现有N皇后问题求解方案和并行遗传算法的基础上,将动态规划引入到局部搜索策略中,在多核平台实现粗粒度并行遗传算法(CPGA)用于求解N皇后问题,避免传统的粗粒度并行种群迁移、通信等开销。针对并行化后多个子种群解趋同、迭代慢等问题,提出改进的面向遗传算子并行化的遗传算法(OOPGA)。实验结果表明,改进后的OOPGA算法在运行时间、加速比等方面均比CPGA算法好。