一、遗传算法的基本描述遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是通过模拟自然界生物进化过程来求解优化问题的一类自组织、自适应的人工智能技术。它主要基于达尔文的自然进化论和孟德尔的遗传变异理论。多数遗传算法的应用是处理一个由许多个体组成的群体，其中每个个体表示问题的一个潜在解。对个体存在一个评估函数来评判其对环境的适应度。为反映适者生存的思想，算法中设计一个选择机制，使得适应度好的个体有
转载
2024-10-20 13:02:40
161阅读
# Python并行分布遗传算法
## 简介
遗传算法是一种优化算法，它模拟了自然界中生物进化的过程，通过不断进化和优胜劣汰来寻找最优解。而并行分布遗传算法则是将遗传算法与并行计算相结合，提高了算法的效率和速度。在本文中，我们将介绍如何使用Python编写并行分布遗传算法，并提供代码示例。
## 遗传算法基础
遗传算法的基本思想是通过模拟生物进化的过程，将问题空间中的解表示为一个个体（个体
原创
2024-06-14 04:03:31
225阅读
GAFT 是一个使用 Python 实现的遗传算法框架。目前框架只是完成了最初的版本，比较简陋，内置了几个基本的常用算子，使用者可以根据接口规则实现自定义的算子并放入框架中运行。GAFT 文件结构此部分对框架的整体结构进行介绍.├── LICENSE├── MANIFEST.in├── README.rst├── examples│ ├── ex01│ └── ex02├── gaft│ ├──
转载
2023-07-02 19:31:36
219阅读
最近一段时间，有关超算的话题成为热门，一时间大家都开始讨论超算，各种浮于表面的吹牛，逼格负无穷的装逼。然而，冬瓜哥发现在所有这些讨论中，从没有在任何时间任何地点发现任何人问出就连小学生都经常问的问题：超算到底是怎么算的？不得不说是一件可悲的事情。 本文组织结构： 1.并行结算基本概念 2. 众核NoC基本概念 3. 超算集群和MPI怎
并行算法就是用多台处理机联合求解问题的方法和步骤，其运行过程是将给定的问题首先分解成若干个尽量相互独立的子问题，然后使用多台计算机同时求解他，从而最终求得原问题的解。1.并行算法设计并行算法设计包括划分法、分治法、平衡树法、倍增法、指针跳跃法、流水线法、破对称法等，根据问题的特性来选择适合的设计方法。 并行编程的模型主要有数据并行、消息传递和共享存储器。并行语言发展迅速，并行语言种类也非
转载
2023-12-24 00:31:06
60阅读
# 并行超算云上安装 Python 包指南
在现代计算环境中，使用并行超算来安装和管理 Python 包是一项重要的技能。本文将引导你理解如何在云端进行并行超算的 Python 环境配置，并一步步带你完成安装。
## 流程概述
整个过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------
经典遗传算法及简单实例（MATLAB）1. 遗传算法简单介绍1.1 理论基础1.2 算法要点1.1 编码1.2 适应度函数1.3 基本流程2. 代码实例（MATLAB）2.1 代码汇总2.1 初始化种群2.2 计算适应度2.3 迭代终止判断2.4 自然选择（轮盘赌法）2.5 配对交叉（单点）2.6 变异（基本位变异）2.7 获得最优解2.8 雪兔遗传结果2.9 改善遗传算法的方法3. 多多交流！
转载
2023-10-24 08:58:40
166阅读
本文目录一、将项目传入并运云。二、创建项目的虚拟环境三、编辑run.sh脚本四、提交作业坑1：提交作业后未生成.out文件坑2：如果长时间没有生成.out文件五、查看作业输出六、查看提交的作业号七、结束作业 一、将项目传入并运云。二、创建项目的虚拟环境打开终端使用conda创建：conda create -n 环境名 python=3.8
查看conda下所有的环境：conda env
转载
2024-07-26 09:48:36
172阅读
点赞
粒子群算法（PSO）和遗传算法(GA)都是优化算法，都力图在自然特性的基础上模拟个体种群的适应性，它们都采用一定的变换规则通过搜索空间求解。 PSO和GA的相同点： (1)都属于仿生算法。PSO主要模拟鸟类觅食、人类认知等社会行为而提出；GA主要借用生物进化中“适者生存”的规律。 (2)都属于全局优化方法。两种算法都是在解空间随机
转载
2023-10-12 11:26:48
81阅读
# 使用Spark实现遗传算法的并行框架
遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种基于自然选择和遗传学原理的优化算法。Apache Spark则是一个强大的分布式计算框架，可用于处理大规模数据。本教程将指导你如何使用Spark实现遗传算法的并行框架。
## 实现流程概述
在实现遗传算法的过程中，我们需要遵循以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 | 描述 |
|------
原标题：并行科技与华为云签署合作协议，共促行业云超算发展6月18日，并行科技与华为云正式签署合作协议，双方就HPCaaS平台、超算行业应用服务及“行业云超算”生态等多领域展开合作，在加强HPC/AI方面深度融和、共建“行业云超算”应用价值的同时，探索更多市场业务应用场景的增长模式。本次合作签约仪式于华为云TechWave全球技术峰会(人工智能&数据)期间举行。并行科技董事长兼CEO陈健、并
转载
2024-02-22 17:26:24
66阅读
在此之前我们通过一个小故事来通俗地讲解遗传算法： 从前有一群快乐的袋鼠（初代），生活在某某不知名的山上，有的袋鼠喜欢生活在高处，有的袋鼠喜欢生活在山脚，如图： 可是天有不测风云，袋鼠有祸兮旦福。随着全球气候变暖，生活在山脚的袋鼠被热死了（所以说保护环境
转载
2023-08-15 15:06:11
51阅读
# 实现并行超算云服务的步骤指南
在这篇文章中，我们将探讨如何实现“并行超算云服务”，特别是针对初学者的需求。为了使这项任务变得易于理解，我们将通过一个简单的流程图和示例代码来阐明每个步骤的要求。接下来，我们将分步骤介绍实现过程。
## 流程概述
下表总结了实现“并行超算云服务”的主要步骤：
| 步骤 | 描述
了解遗传算法遗传算法是一种最优化算法，所谓最优化问题，就是这样一类问题，满足它的解（称为可行解）有很多（通常是极多）对于每一种解有一个评价函数得到一个评价值，也就确定了解集的一个偏序关系，在这个偏序关系的求最小值（或最大值）或者近似最小值（或最大值）。因为通常可行解非常之多，所以确定性算法很难做到这一点，而遗传算法是模拟了生物学中物种进化的过程的一种最优化算法，简单来说，遗传算法=遗传操作+遗传选
转载
2024-01-12 09:33:38
73阅读
在CUDA中，基本的执行单位是。众多线程被组织成，同一线程块内的线程可以相互协作，例如通过共享内存进行数据交换和同步。多个线程块则构成一个。开发者将计算任务分解为可以在大量线程上并行执行的独立或协作部分，这些部分被称为，由GPU上的众多核心执行。
人工智能—遗传算法GA遗传算法遗传算法的使用方法遗传算法应用不足之处 这几天读书（人工智能相关），遇到了好多奇奇怪怪的“概念”。比如下面这个遗传算法遗传算法遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称
转载
2024-04-25 10:55:19
34阅读
遗传算法学习——使用python做路径规划一、引言二、算法伪代码三、算法流程以及代码实现1、地图创建2、种群初始化小结3、适者生存之适应度函数小结4、物竞天择之选择小结5、遗传学之交叉小结6、遗传学之变异小结7、更新种群以及输出结果四、代码工程文档结束语==问题解决==1、解决种群规模随迭代次数增加而减小的问题 一、引言 机器人控制过程中，路径规划是其中重要的一环。因此本文采用遗传算法对机器人
转载
2023-06-28 14:13:13
272阅读
关于并行计算的相关总结1. 定义2. 特征及层次3. 应用举例3.1 基于CUDA 的K-Means 多级并行优化方法3.2 面向GPU的直方图统计图像增强并行算法3.3 基于FPGA的多核可扩展卷积加速器设计 1. 定义并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。它是一种一次可执行多个指令的算法，目的是提高计算速度，及通过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。所谓并行计算可分为时间上的并
转载
2024-01-14 17:51:21
109阅读
选择算子很多，本文先做个简单汇总，等应用时再自行研究 轮盘赌选择（roulette wheel selection）锦标赛选择（tournament selection）随机遍历抽样（stochastic universal selection）局部选择（local selection）截断选择（truncation selection） 轮盘赌选择个体适应度越高，被选择的概率
当时给小姐姐讲的故事是这样的：
遗传算法基于达尔文的进化论，模拟“物竞天择，适者生存”的自然法则，通过若干代的遗传、交叉、变异、复制，得到最优解。本文将借助一个很直观的例子，给大家介绍遗传算法。问题假设在大草原上，有一个物种，为了生存下去，它们必须跑得比其它同类快，否则就会被天敌吃掉(被淘汰)。这个物种由三种元素组成： •腿：即上图中的node，颜色越深，表示它和地面的摩擦力越
