分布式计算环境下并行进化算法的容错方法

摘要

本发明公开了一种分布式计算环境下并行进化算法容错方法，该方法特点在于采用不固定且在指定数量上、下限之间振荡变化的群体规模。通过设定一定的时间限制，在进化计算的每一代中，当部分个体因计算节点或网络故障而无法及时返回时，以群体规模的减小来实现对这部分故障个体的容错；当群体规模下降到给定下限时，再以追加一定数量经随机初始化个体的方式将群体规模恢复到上限。本发明采用群体规模振荡变化的方法提高种群内个体间的差异，可以在实现基于并行进化算法的优化应用对包括网格在内的分布式计算环境容错的同时提高优化解的质量。

主权项

1、一种基于进化算法的优化应用对包括网格在内的分布式并行计算环境容错方法，包括以下步骤：采用在给定数量上、下限之间振荡变化的群体规模，在每一代中通过群体规模的减小实现对无法在给定时限内返回个体的容错；当群体规模减少到小于或等于给定群体规模下限时，通过追加一定数量经随机初始化个体的方式将群体规模恢复到初始的上限值。