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滕腾

作品数：1 被引量：1H指数：1
供职机构：安徽大学计算机科学与技术学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金安徽省自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇遗传算法
  • 1篇遗传算法模型
  • 1篇通信代价
  • 1篇并行遗传算法
  • 1篇自调整

机构

  • 1篇安徽大学

作者

  • 1篇李龙澍
  • 1篇滕腾

传媒

  • 1篇计算机技术与...

年份

  • 1篇2007
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于大值堆的自调整粗粒度并行遗传算法模型被引量：1
2007年
一般粗粒度并行遗传算法(CGGA)的性能受诸多因素的影响表现不尽如人意。以降低通信代价为主要目标,受物种金字塔模型的启发,设计了一种双阈值限制下的自调整堆结构,并对其堆调整具体操作进行了改进,以期望改进后算法中种群间的通信代价大幅度降低,优化收敛速度,提高算法效率。通过对遗传算法的几个典型测试函数通信量的分析和实验表明,基于该模型的并行遗传算法在降低通信代价、提高收敛速度、优化最终解方面收效明显。
滕腾李龙澍
关键词：并行遗传算法通信代价
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