【摘 要】
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本文提出了一种新的并行演化算法――异步异构分层并行演化算法(AHHPGA),用于求解串并系统可靠性分配的多目标优化问题(RAP)。AHHPGA采用分层结构,上层由粗粒度模型构成,下层
【机 构】
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厦门大学软件学院; 英国Hull大学计算机系;
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本文提出了一种新的并行演化算法――异步异构分层并行演化算法(AHHPGA),用于求解串并系统可靠性分配的多目标优化问题(RAP)。AHHPGA采用分层结构,上层由粗粒度模型构成,下层由细粒度模型构成。在AHHPGA的每个子种群中,采用不同的全局/局部搜索度和拓扑结构,构成异构模型。AHHPGA的迁移方式包括异步接收和异步迁出。采用基于模型的复杂系统可靠性评价工具(HiP-HOPS),以克服可靠性框图方法(RBD)的缺点。仿真结果表明,基于异步异构分层并行演化算法和HiP-HOPS工具的串并系统可靠性分配的多目标优化方法,优于传统的基于遗传算法的优化方法。
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