2.4 并行遗传算法消息传递实现的核心代码
1)主程序代码
//接收各个从程序的最优个体
for(i=0;i<slave;i++)
{
MPI_Recv(Rchrom[i],chrom,MPI_UNSIGNED,MPI_ANY_SOURCE,gen,MPI_COMM_WORLD,&status);
}
//计算接收各个从程序的最优个体的回路距离
for(i=0;i<slave;i++)
{
fitness[i]=0.0;
for(int j=0;j<chrom-1;j++)
fitness[i]=fitness[i]+distance[Rchrom[i][j]][Rchrom [i][j+1]];
fitness[i]=fitness[i]+distance[Rchrom[i][0]][Rchrom [i][chrom-1]];
}
//找到最优的个体并把它记录到文件里
for(i=0;i<slave;i++)
{
if(1/fitness[i]>min)
{
sign=i;
min=1/fitness[i];
}
}
fwrite(&gen,sizeof(int),1,out);
for(i=0;i<chrom;i++)
fwrite(&Rchrom[sign][i],sizeof(unsigned),1,out);
fwrite(&fitness[sign],sizeof(double),1,out);
//每九代向从程序发送一个最优个体
if(gen%9==0)
MPI_Bcast(Rchrom[sign],chrom,MPI_ UNSIGNED,0,MPI_COMM_WORLD);
2)从程序代码
//将上一代的最优个体传回主程序
MPI_Send(Rchrom1,chrom,MPI_UNSIGNED,0,gen,MPI_COMM_WORLD);
//每九代接收一个最优个体并将其加入种群中替换掉最差个体
if(gen%9==0)
{
PI_Bcast(Rchrom2,chrom,MPI_UNSIGNED,0,MPI_COMM_WORLD);
Tsp.IndiAlternate(Rchrom2);
}
//进行下一代的计算
Tsp.Aternate();
Tsp.Generation();
Tsp.Statistics();
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