并行遗传算法的研究及应用进展

并行遗传算法（PGA）将并行计算机的高速并行性和遗传算法天然的并行性相结合,极大地促进了遗传算法的研究与应用。该文对近年来并行遗传算法的模型、性能分析、算法改进、实现平台进行了归纳和评述,并且对并行遗传算法今后的主要研究方向和发展前景进行了展望。     

基于贪心优化策略的网格排布算法

针对由存储带宽和数据访问速度导致的复杂数据集绘制性能低下等问题,提出了一种基于贪心优化策略的三角形排布算法,通过对绘制数据集进行重排以改善数据的空间局部性和时间局部性。该算法首先将顶点分为三类,根据改进的代价函数选择代价度量最小的顶点作为活动顶点;然后绘制（即输出）其所有未绘制的邻接三角形,并将相邻顶点压入缓存,算法迭代执行直到所有顶点的邻接三角形都绘制完成,得到重新排列后的三角形序列。实验结果表明,该算法不仅具备较高的顶点缓存命中率,还提高了渲染速度,减少了排序的时间,有效地解决了图形处理器的处理速度不断提升而数据访问速度严重滞后的问题。     

并行遗传算法的研究及应用进展

并行遗传算法(PGA)将并行计算机的高速并行性和遗传算法天然的并行性相结合,极大地促进了遗传算法的研究与应用。该文对近年来并行遗传算法的模型、性能分析、算法改进、实现平台进行了归纳和评述,并且对并行遗传算法今后的主要研究方向和发展前景进行了展望。