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c++ - 遺伝的アルゴリズム - クロスオーバーと MPI

コードを MPI およびクロスオーバー ソリューションに変換しようとしたときに行き詰まりました。私の問題は、クロスオーバーが難しすぎて理解できず、これらすべてのソリューションを MPI に実装するのがより難しいことです。誰かがヒント、例、または関連文書を教えてくれたら。誰もが見られるように、以下に私のコードを含めます。

どうもありがとうございました

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algorithm - BLX-alpha クロスオーバー: 適切なアプローチはどれですか?

ブレンド BLX-α クロスオーバーを使用する遺伝的アルゴリズムに取り組んでいます。

2 つのアルゴリズムを見つけましたが、これらは互いにかなり異なっているように思われます

  1. https://yadi.sk/i/u5nq986GuDoNm - 8 ページの
    クロスオーバーは次
    のように行われます。2 つの親を選択: G1、G2
    b. [-alpha, 1 + alpha] から均一に分布した乱数ガンマを生成します。ここで、alpha = 0.5
    c. 次のように子孫を生成します: G = ガンマ * G1 + (1 - ガンマ) * G2

  2. http://www.tomaszgwiazda.com/blendX.htm
    クロスオーバーは次
    のように行われます。親プールから 2 つの親 X(t) と Y(t) を選択する

    b. 次のように、2 つの子 X(t+1) と Y(t+1) を作成します。

    c. i = 1 から n の場合

    d. di=|xi(t)-yi(t)|

    e. 区間から一様乱数実数uを選ぶ

    f. xi(t+1)=u

    g. 区間から一様乱数実数uを選ぶ

    h. yi(t+1)=u

    私。終了する

a – 正の実数パラメータ
xi, yi – 親の i 番目のコンポーネント
di – 距離 betweet 親コンポーネント

次の 2 つのアルゴリズムのうち、正しいのはどれですか? それとも等しいですか？私のタスクでは、最初の方法では満足のいく結果が得られないため、2 番目の方法を使用しています。私は最初のアルゴリズムが使用されることになっている GA に取り組んでいるので、この質問に関心がありました。

どんな助けでも大歓迎です！

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java - Java - クロスオーバーアルゴリズム

TSP問題のAndroidアプリに取り組んでいます。

クロスオーバーアルゴリズムがあり、アルゴリズムを高速化するためにループの数を最小限に抑えたい. どうすればそれができますか？

これはコードです：


12345678910