遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的搜索启发式算法，它基于达尔文的自然选择理论和孟德尔的遗传学原理，通过模拟“适者生存”机制来解决问题。传统遗传算法在处理简单或中等复杂度的问题时表现出色，但在面对高维、复杂度极高的多峰值问题时，其全局搜索能力和收敛速度往往不足，容易陷入局部最优解。
分布式计算技术是一种将网络上分散的计算资源集中起来，共同完成大规模计算和数据处理任务的计算方式。云计算技术的兴起，推动了分布式计算技术的快速发展和广泛应用。在分布式环境下实现遗传算法，即所谓的并行分布式遗传算法，可以显著提升算法的计算效率和处理能力。
PVM（Parallel Virtual Machine）是一种并行计算的编程接口，它提供了进程通信和管理的机制，允许在分布式内存的计算机网络上创建并行程序。通过PVM平台，可以将遗传算法在多个处理器上并行执行，从而提高算法的效率和速度。
在并行分布式遗传算法的研究中，作者分析了传统遗传算法在高维多峰值问题上的局限性，包括全局搜索能力不足、易于陷入局部最优等问题，并提出了基于PVM的并行分布式遗传算法（PVM-IMGA）来克服这些困难。该算法在设计时对适应度评估、交叉算子和变异算子进行了改进，目的是增强算法的全局搜索能力和加速收敛速度。
适应度评估方法是遗传算法中用于评价个体适应环境能力的标准。良好的适应度评估方法能够更准确地区分个体的优劣，提高搜索效率。在并行分布式遗传算法中，对适应度评估方法的改进有助于算法更好地平衡全局搜索与局部搜索，以达到快速收敛的目的。
交叉算子和变异算子是遗传算法中模拟生物遗传过程中的基因重组和基因突变的两种基本操作，它们对算法的探索能力和多样性保持至关重要。在并行分布式遗传算法中，通过对这两种算子的改进，算法能够更加灵活地适应问题的特点，既能够保证算法在解空间中的广泛搜索，又能够快速地向高适应度区域集中，从而提高收敛速度和解的质量。
文章通过在高维条件下对多峰函数进行多方面的测试，验证了改进措施的有效性。实验结果表明，采用并行分布式遗传算法（PVM-IMGA）后，算法不仅克服了传统遗传算法易于陷入局部最优的缺点，而且显著提升了全局搜索能力和收敛速度。
总结来说，并行分布式遗传算法结合了遗传算法的全局搜索能力和并行计算的优势，通过在分布式系统中并行执行，有效提升了搜索效率和问题求解能力。这对于需要处理大规模数据集或复杂问题的领域具有重要的理论和实际应用价值。
