并行遗传算法

实验环境与测试函数 本次实验采用7台Dell服务器搭建Spark集群，包含1个主节点和6个工作节点，采用standalone模式进行任务调度。服务器配置为8G内存、四核处理器。软件环境包括spark-1.2.0-bin-hadoop1、Hadoop-1.2.1、JDK1.7.0_71(Linux版)以及ubuntu12.04Server操作系统。 实验选用Deb等人提出的双目标函数ZDT1作为测试用例，该函数包含两个复杂的目标函数和约束条件，符合大规模复杂优化问题的要求。 实验结果与性能分析 mapPartitions和map算子性能对比 实验初始化8个不同规模的种群，在相同条件下分别使用m

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3. 遗传算法的特点 （1）GA搜索群体中的点是并行, 而不是单点；（2）GA使用概率变换规则, 而不是确定的变换规则；（3）适应度函数不受连续、可微等条件的约束，适用范围很广。只需要影响搜索方向的目标函数和相对应的适应度函数；（4）GA使用编码参数集，而不是自身的参数集。

使用 MATLAB 中的遗传算法 (GA) 对问题进行优化。

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基本遗传算法由四个主要部分构成： 编码（产生初始种群）：将问题的解空间映射为遗传算法能够处理的编码形式，并生成初始解集合。 适应度函数：用于评估个体对问题解的优劣程度，指导算法搜索方向。 遗传算子：包括选择、交叉、变异三种操作，模拟自然界的遗传进化过程，产生新的解。 选择：根据适应度函数选取优良个体进行遗传操作。 交叉：将两个父代个体的部分基因进行交换，产生新的子代个体。 变异：以一定的概率改变个体的部分基因，增加种群的多样性。 运行参数：包括种群规模、进化代数、交叉概率、变异概率等，影响算法的效率和精度。

通配符-遗传算法（WGA）是一种用于求解复杂优化问题的算法。 WGA使用通配符字符串来表示问题的潜在解决方案，并通过遗传算子进行进化。 通配符-遗传算法因其解决复杂优化问题的能力和对不同问题类型的适应性而受到关注。 WGA已被成功应用于各种领域，包括调度、路径规划和特征选择。

示例介绍了遗传算法在教学中的实际应用，有助于理解算法的原理和使用方法。

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遗传算法应用中的一些基本问题包括知识的编码和适应度函数。适应度函数值必须为非负数，在处理二进制和十进制时需要根据情况进行适当调整：二进制具有更多的图式和更广泛的搜索空间，而十进制则更接近实际操作。