种群分布式并行遗传算法解化工多目标优化问题.pdf

"种群分布式并行遗传算法解化工多目标优化问题" 本文介绍了一种种群分布式并行遗传算法（PDPGA），用于解决化工多目标优化问题。该算法将模拟计算任务分配给局域网的多台子节点计算机并行执行，以充分利用闲置的计算机资源，提高解得质量和降低优化计算时间。 分布式算法是指将计算任务分配给多个节点并行执行，以提高计算速度和效率。分布式系统是指由多个节点组成的系统，通过网络连接，以实现资源共享和协同工作。分布式开发则是指开发分布式系统的过程，需要考虑节点之间的通信、数据同步、故障恢复等问题。 在化工生产过程中，多目标优化问题是常见的挑战性问题，例如氯乙烯精制过程中需要同时优化多个目标，如氯乙烯产量和系统总能耗。传统的非支配排序遗传算法（NSGA-II）可以解决该问题，但其计算时间较长。为解决这一问题，本文提出了PDPGA算法，将模拟计算任务分配给局域网的多台子节点计算机并行执行，以提高计算速度和效率。 PDPGA算法的优点在于充分利用闲置的计算机资源，提高解得质量和降低优化计算时间。实验结果表明，PDPGA算法比直接应用NSGA-II算法具有明显的优势，在保持相同的优化效果的情况下，计算时间减少了许多。 PDPGA算法是一种高效的分布式算法，适用于解决化工多目标优化问题。该算法可以充分利用闲置的计算机资源，提高解得质量和降低优化计算时间，具有广泛的应用前景。 在分布式系统中，节点之间的通信是非常重要的。为了实现高效的节点之间的通信，需要使用高效的通信协议，如TCP/IP、UDP等。同时，分布式系统中也需要考虑数据同步和故障恢复的问题，以确保系统的可靠性和可扩展性。 在分布式开发中，需要考虑节点之间的通信、数据同步、故障恢复等问题。同时，分布式系统的设计和实现需要考虑到系统的可扩展性、可靠性和可维护性等因素。 PDPGA算法是一种高效的分布式算法，适用于解决化工多目标优化问题。该算法可以充分利用闲置的计算机资源，提高解得质量和降低优化计算时间，具有广泛的应用前景。在分布式系统和分布式开发中，需要考虑节点之间的通信、数据同步、故障恢复等问题，以确保系统的可靠性和可扩展性。