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利用OpenMP并行化遗传算法。

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简介：
利用OpenMP实现的粗粒度并行遗传算法，相较于传统的串行遗传算法，显著地提高了程序的运行效率。

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  • 采用OpenMP的并行遗传算法
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    本研究探讨了利用OpenMP实现遗传算法的并行化技术，旨在通过优化计算资源分配提升算法在复杂问题求解中的效率与性能。 基于OpenMP的粗粒度并行遗传算法相比串行遗传算法提升了运行速度。
     
  • 并行MPI遗传算法
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    并行MPI遗传算法是一种利用消息传递接口（MPI）实现多处理器环境下高效求解复杂优化问题的计算技术。该方法通过并行化处理提升传统遗传算法的执行效率与搜索能力，广泛应用于科学工程领域的模型优化和参数寻优中。 通过这份文档可以学习MPI的并行编程，并了解遗传算法的并行化方法。这是一份很好的学习资料。
     
  • 利用遗传算法优化飞机滑行路径
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    本研究运用遗传算法对飞机在机场地面的滑行路线进行优化设计，旨在提高飞行器地面操作效率和安全性。通过模拟进化过程中的选择、交叉与变异等机制，寻求最优或近似最优解，以减少滑行时间及燃油消耗，并降低排放污染。 针对飞机场面安全滑行问题进行了研究，并将典型冲突限制规则及安全间隔作为约束条件，构建了系统的无冲突滑行路径优化模型。采用遗传算法对该问题进行求解，并通过计算机仿真验证了该方法的有效性。与未考虑冲突约束的最短路径算法相比，所提出的方法能够避免存在的冲突现象，为繁忙机场的安全运行提供决策支持。
     
  • 利用MATLAB遗传算法优化旅行商问题
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    本研究运用MATLAB平台，采用遗传算法解决经典旅行商问题(TSP)，旨在通过优化路径寻找最短回路，提高物流与路线规划效率。 一个基于MATLAB的遗传算法用于旅行商问题优化的实验报告，内有代码。
     
  • TSP遗传算法：利用遗传算法求解旅行商问题
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    本研究探讨了利用遗传算法解决经典的旅行商问题（TSP），通过模拟自然选择和遗传学原理来优化路径规划，旨在寻找或逼近最短可能路线。 TSP遗传算法利用Java中的遗传算法来解决旅行商问题。
     
  • 【遗传算法】利用改良遗传算法(GA+IGA)进行城市交通信号优化并附带MATLAB代码.zip
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    本资源提供了一种结合改进遗传算法（GA+IGA）的城市交通信号优化方案及配套的MATLAB实现代码，适用于智能交通系统的研究与应用。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及路径规划和无人机等多种领域的Matlab仿真。
     
  • 利用遗传算法优化PID参数
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    本研究采用遗传算法对PID控制器参数进行优化，以提高控制系统性能。通过模拟实验验证了该方法的有效性和优越性。 我编写了一个遗传算法来调整PID控制器的参数，并且运行效果良好。优化后的参数可以直接在MATLAB上进行仿真测试，代码中有详细的注释。
     
  • 利用OpenMP实现的C语言并行程序及并行计算
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    本项目采用OpenMP库在C语言环境中开发并行程序，旨在优化算法执行效率，通过多线程技术有效提升大规模数据处理与复杂运算任务的性能。 OpenMP是一个支持共享存储并行设计的库，特别适合在多核CPU上进行并行程序设计，并且可以与C语言程序结合使用。
     
  • PGAPy：开源并行遗传算法库
    优质
    简介：PGAPy是一款开源的Python工具包，专为实现和研究并行遗传算法而设计。它提供了强大的框架支持用户轻松构建高效的并行计算模型，适用于学术与工业界的复杂问题求解。 PGAPack 是由 Argonne 国家实验室数学与计算机科学部门的 D. Levine 开发的一个强大的并行遗传算法库，该库使用 C 语言编写。为了在 Python 中使用这个库，有一个叫做 PGAPy 的封装工具。