多岛遗传算法

‘壹’ 遗传算法是不是没有固定的算法公式啊

我不知道您所说的固定的算法公式是指什么，下面说两点希望对你有帮助。
（1）总的来说，遗传算法经过几十年的发展，在最原始的遗传算法的基础上有了很多改进，比如并行遗传算法、多岛遗传算法等等。但是其基本原理都是一样的，都是在交叉、变异和种群上下文章。
（2）就算法中的交叉、变异这些步骤来说，都会有不同的方法。

‘贰’ isight怎么通过命令行在formulation中导入修改参数

多岛遗传算法是针对遗传算法早熟premature而提出的一个解决方法之一（把目标函数是个多极值的函数，遗传算法容易找到局部最优点，如果这样就被成为“早熟”）。

多岛遗传算法是在遗传算法的基础上增加了许多个“岛”，每个岛上会有一些个体indivial，也就是是sub-population，并假设个体可以在每个岛之间迁徙，具有迁徙能力的都是优秀的个体，也就是精英elite，这些个体具有优秀的基因，能帮助算法跳出局部最优点，达到全局最优。想象下人类，人类在各个大陆之间迁徙，杂交，后代肯定比本地的聪明。

number of lslands就是岛的数量，generations就是整个算法的代数，crossover和mutation和经典遗传算法意义一样，还有个迁徙率migration rate，迁徙率越高，那么更多的个体会参与岛和岛之间的杂交，tourament就是轮盘赌法，penalty就是罚函数，用于处理边界条件。

关于参数，推荐使用默认参数，这些都是通过大量论文实践出来的。遗传算法虽然好，但是缺点也是明显的：参数太多！只有在积累大量的经验后才可以灵活地调整这些参数，你现阶段明白啥意思就好。

想彻底理解遗传算法不难，亲自在Matlab里面编写一遍就差不多了

‘叁’ 车辆管理系统毕业论文。怎么办呢

我是在铭文网找他们帮忙的，半个月的时间就帮我搞定了，之后导师要什么参考文献，数据演示和截图，他们都给我搞好了，觉得服务挺周到的，呵呵

‘肆’ 谁能帮我写个《汽车凹坑型非光滑表面减阻特性的分析与优化》的论文

[摘要]本文中研究了凹坑型非光滑车身表面的减阻特性．首先探讨了凹坑单元体矩形、菱形、等差等不同排列方式的减阻效果，选取了减阻效果较好的矩形排列方式；然后以单元体直径D、横向间距W和纵向间距L为设计变量，以气动阻力最小为目标，采用拉丁方试验设计方法进行优化；接着利用CFD仿真得到各样本点的响应值，并据此建立Kriging近似模型；最后在验证了近似模型的可信度基础上，以近似模型进行全局优化：结果表明：凹坑单元体矩形排列最大可达7. 62%的减阻效果。
关键词：汽车；凹坑型非光滑表面；减阻；CFD仿真；Kriging模型；优化
Analysis and Optimization on the Drag Rection Characteristics of Car with Pit-type Non-smooth Surface
[Abstract]Drag rection characteristic of pit-type non-smooth car body surface is studied in this paper. Firstly the drag rection effects of rectangle, thombus and equal-different pit arrangement are investigated, and the rectangular arrangement with better drag rection effect is chosen. Then an optimization by the design of experiment with Latin Hypercube scheme is performed with the diameter and longitudinal and transverse spacing of pit as design variables and minimizing drag as objective. Next, the responses of different sample points are obtained by CFD simulation, and based on which a Kriging metamodel is built. Finally after the confidence of metamodel is verified a global optimization with the metamodel is concted. The results show that a maximum drag rection effect up t0 7.62% can be achieved with rectangular pit arrangement.
Keywords: car; pit-type non-smooth surface; drag rection; CFD simulation; Kriging model; optimization
前言
日前汽车空气动力学的气动阻力特性优化主要通过车身的流线形化和局部改进等方法来实现，由于这些方法研究日益成熟，降低阻力的空间越来越小，汽车减阻进入一个瓶颈期。近年来，基于工程仿生学理论的凹坑型非光滑表面结构的减阻研究迅速发展。其中最典型的应用便是高尔夫凹坑球面。高尔夫球在飞行过程中由于凹坑的存在使空气形成的边界层紧贴球的表面，使平滑的气流顺着球形多往后走一些，延迟了边界层与球体的分离，减小了尾流区，减少了前后的压差阻力，从而使凹坑型球面的高尔夫球比光滑球面的高尔夫球飞得更远。
受其启发，本文中将凹坑型非光滑表面运用在汽车表面上，并通过CFD数值仿真，研究其减阻效果。首先研究了凹坑单元体不同排列方式对汽车减阻效果的影响；然后以减阻效果最佳的排列方式为基础，选取相关设计变量，运用拉丁方试验设计方法选出样本点；接着建立了Kriging近似模型-3-；最后通过多岛遗传算法对近似模型进行全局寻优。
1 原车模型CFD计算与试验验证
1.1计算模型的建立
采用UG软件建立了某轿车1:1的实车模型。对模型进行了适当的简化，忽略了门把手、雨刮器、雨水槽等，同时对底盘进行了平整化处理，从而提高了分析效率。轿车模型的长×宽×高分别为5 088×2 036x1 497( mm)，整车模型如图1所示。
1.2建立计算网格及求解
整车计算域为一围绕车身的长方体，人口距模型前端3倍车长，出口距模型后端7倍车长，总高度为5倍车高，总宽度为7倍车宽。采用ANSYS ICEM CFD软件生成非结构化的四面体网格，在车身要凹坑非光滑处理的表面上进行网格加密，以便更加准确地获取所需的流场信息，同时在车身表面拉伸出与其平行的三棱柱网格作为附面层，以消除壁面函数的影响。为避免网格差异对仿真结果的影响，在仿真过程中，保持棋型相同部分的网格尺寸不变。每次模拟生成的整车总网格数约为360多万。
边界条件的设置如下：计算域入口设置为速度人口边界，速度为40m/s，计算域出口为压力出口边界，车身表面设置为无滑移壁面边界条件，计算域地板设置为移动壁面边界条件，计算域上表面及左右侧面均为滑移壁面边界条件。选用Relizable k-ε湍流模型，采用二阶迎风格式进行离散求解，计算域温度为常温进行CFD稳态仿真计算。
1.3风洞试验验证
通过风洞试验来验证边界条件和湍流模型设置的准确性。试验模型根据CAD模型通过数控加工中心加工成1：3的模型，从而保证了试验用物理模型与数值仿真用CAD模型的一致性。在湖南大学风工程试验研究中心HD-2风洞中进行测力试验，用六分力浮框式测力天平测量模型的气动力。试验风速为40 m/s，启动地面附面层抽吸装置，消除了由
于风洞试验引起的地面边界层的影响。轿车模型风洞试验如图2所示。
通过风洞试验测得模型的风阻系数CD，并将CFD仿真结果与试验进行对比，如表1所示。风阻系数的相对误差为3. 86%，在工程允许误差5%以内，从而验证了数值仿真的可靠性。
2 非光滑处理区域的选定与单元体尺寸的估算
非光滑处理区域应该选在能较好控制尾流区的表面，以减小湍能损失和压差阻力，而车身顶盖是对尾流区域影响最大的表面，故本文中主要研究对车身顶盖进行凹坑非光滑处理后的减阻效果，凹坑非光滑区域如图3所示。
有关研究表明，无论是气流分离所引起的压差阻力还是由于气体的黏性作用而引起的摩擦阻力，它们总是和边界层及其厚度有关。仿生非光滑减阻方法的实现途径就是通过对边界层的控制来减少湍流猝发强度，减小湍动能的损失。可见，非光滑结构的选择应该和边界层有关，非光滑单元体的尺寸高度或深度应该小于车身表面到对数律区之间的距离。目前国际上关于凹坑减阻的研究仍然较少，没有形成理论体系。因此，在研究初期凹坑型单元体尺寸主要是根据边界层的厚度来确定。
平板层流边界层的厚度计算公式为
3 凹坑结构尺寸设计与排列方式
3.1 凹坑结构尺寸设计
在进行凹坑型单元体排列时主要考虑单元体的尺寸：直径D、横向间距W、纵向间距L和凹坑深度S，见图4。为了设计与排列方便，取深度S为直径D的一半。根据计算模型最大边界层厚度、车身顶盖的尺寸、汽车行驶速度和凹坑单元体之间防干涉的要求，给定D、W、L和S的取值范围分别为[10，40]、[60，160]、[60，160]和[5，20]，单位为mm。
3.2 凹坑单元体排列方式的影响
根据大量的仿生学实验可知，例如土壤动物蜣螂在土中运动自如一方面得益于其体表的非光滑单元体凹坑形状，另一方面得益于其凹坑单元体的排列方式。为此在研究凹坑型非光滑车身表面的减阻性能时，要考虑其排列方式的影响。本文中选取了常见的3种排列方式：矩形排列、菱形排列和等差排列，如图5所示。
本文中选取D= 15mm，形=120mm．￡=120mm．对这3种排列方式进行CFD仿真，其结果见表2。
由表2可知，3种凹坑型单元体排列方式中矩形排到减阻效果最佳，降阻率达2. 13%。
4 凹坑型非光滑表面优化设计
4.1 优化流程与设计变量的选取
根据3种排列方式的CFD仿真结果知，矩形排列方式减阻效果最佳，故以矩形排列凹坑型非光滑表面作为优化对象。整个分析与优化过程如下：(1)确定设计变量，使用拉丁方设计方法选取样本点；(2)通过CFD仿真得出各样本点的响应值，并以样本点和响应值构建近似模型；(3)选取3组新的样本点验证近似模型的精度，若不精确则须重新选取样本点；(4)在验证近似模型可信度的基础E，利用优化算法在满足约束条件的区域内实现全局寻优，得到最优解，最后再回代到仿真模型中校核计算，如图6所示。
以D、W和L为设计变量，寻求最优的组合，以达到最大的减阻效果，即求得最小CD值。
4.2试验设计 ，
根据设计变量的取值范围，采用拉丁方抽样方法。选取20组样本点进行CFD模拟计算，得到20组响应值。各设计变量对CD值的影响关系如图7所示，D等表示单个设计变量对CD的影响，D-W等表示两个变量对CD交互影响，D�0�5等表示设计变量平方对CD的影响。
从图7可见，对CD影响最大的设计变量是L，D次之，W影响最小。D与形之间的交互效应最为明显，L和D次之，形和￡之间的交互效应最小。虽然W对气动阻力的影响较小，但是W与其他参数之间交互效应对CD的影响不能忽视。
4.3近似模型的建立
近似模型是指在不降低计算精度情况下构造的一个计算量小、计算周期短，但计算结果与数值分析或物理实验结果相近的数学模型；用于代替计算代价高昂的仿真分析软件，大幅提高分析效率，同时剔除仿真软件的“计算噪声”。用于构建近似模型的方法主要有：响应面模型、Kriging模型、径向基神经网络模型和泰勒级数模型等。
与其他模型相比，Kriging模型构建的近似面可以覆盖所有的样本点，近似面质量很高，因此采用Kriging模型构建近似模型。
为r检验所建立的近似模型的拟合精度，在设计空间中选取试验设计方案外的任意3个实验点进行CFD仿真，并与近似模型的计算结果进行对比，如表3所示。
由表3可知，验证点的CFD值与近似模型值相差均在2%以内，这表明所建立的近似模型可以很好地描述设计变量与响应值之间的关系，可信度较高，可取代直接的CFD计算。
4.4优化结果与分析
多岛遗传算法(multiple island genetic algorithm，MIGA)建立在传统遗传算法基础上。它小同于传统遗传算法的特点是：每个种群的个体被分成几个子群，这些子群称为“岛”：传统遗传算法的所有操作，例如：选择、交叉、变异分别在每个岛上进行，每个岛上选定的个体定期地迁移到另外岛上，然后继续进行传统遗传算法操作。迁移过程由迁移间隔和迁移率这两个参数进行控制。迁移间隔表示每次迁移的代数，迁移率决定在一次迁移过程中每个岛上迁移的个体数量的百分比。多岛遗传算法中的迁移操作保持了优化解的多样性，提高了包含全局最优解的机会。
本文中采用多岛遗传算法对所建立的近似模型进行寻优，初始种群个数为50，岛数为10，迭代代数为100，最终得出近似模型最优解为D= 40mm，W=100mm，L=69mm。对得到的最优解进行CFD仿真，相对误差为0. 80%。
对车身表面进行凹坑型非光滑处理后，最大的降阻率可达7. 62 ％，其具体数值见表4。
图8和图9分别给出了原车与优化后的汽车尾部压力云图和速度流线图。
对比图8和图9可以看出，优化后汽车尾部的负压区域明显减小，正压区显着增大，进而减小了前后压差阻力，同时改善了尾部的涡流，减小了车辆的气动阻力，降低了汽车的燃油消耗。
5结论
(1)在车身表面进行凹坑型非光滑处理具有良好的减阻效果，能有效降低汽车的气动阻力，进而降低油耗，提高燃油经济性。
(2)凹坑型非光滑表面的减阻特性与凹坑单元体的排列方式有关，其中矩形排列方式减阻效果较佳。选取矩形排列时凹坑单元体直径、横向间距和纵向间距作为设计变量进行试验设计，建立近似模型，并采用多岛遗传算法进行优化，优化后最大降阻率可达7. 62%。
(3)试验设计、近似模型和优化算法相结合的方法，能为车身凹坑型非光滑表面减阻的研究和优化提供一定的工程指导。
参考文献
[1]谷正气．汽车空气动力学[M]．北京：人民交通出版社，2005.
[2] 韩志武，许小侠，任露泉，凹坑形非光滑表面微观摩擦磨损试验回归分析[J]．摩擦学学报，2005，25(6)：578-582．
[3] 容江磊，谷正气，杨易，等，基于Kriging模型的跑车尾翼断面形状的启动优化[J]．中国机械工程，2010，22(2)：243 -247.
[4]谷正气，何忆斌，等，新概念车外流场数值仿真研究[J]．中国机械工程，2007，18( 14)：1760-1763．
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[6]方开泰，马长兴，正交与均匀试验设计[M]．北京：科学出版社，2001．
[7] 肖立峰，张’“泉，张烈都．基于Kriging代理模型的结构形状优化方法[J]．机械设计，2009，26(7)：57 -60．
[8]石秀华，孟祥众，杜向党，等．基于多岛遗传算法的振动控制传感器优化配置[J]．振动测试与诊断，2008，28 (1)：62-65．
（来源：中国技师网）

‘伍’ 翻译化学英语,我英语不好，在这里求助大家了

多给几个作参考吧

google

我们的实验，在两院分子束外延系统，锌，镉，硒元素的来源在第二至第六室和Ga和As在III - V族室配备。不断的成长过程控制反射高能电子衍射（RHEED）。 45纳米的硒化锌缓冲层之成长，正是（0 0 1）面向砷化镓基板温度在基板约3050C。种植的硒化镉在2650C和3400C分别。透射电子显微镜（TEM）进行调查与飞利浦中医200护送队/意法半导体与电子能量为200千电子伏显微镜。岛上使用计划密度进行了分析，认为样品。常规和高清晰度截面透射电镜与晶格边缘图像（CELFA）化学评价相结合的技术[7,8]

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嗯,貌似还是google的好些

‘陆’ 关于机械毕业论文,题目怎么定有没有比较新点的题目

由于会计电算化的推行，审计人员开展审计工作时的审计风险不断增大。因而，不论对手工系统还是对电算化系统进行审计，进行风险的重新评估是必不可少的。同时由于计算机的应用，使计算机作弊不留痕迹，更具有隐蔽性。因而，在美国有58％的内部审计部门参与了系统检测，而35％则被要求在系统运行前，对新系统签字批准，19％有权参与修改程序的审批，64％检查了程序编码，73％参与了系统研制阶段的审核，虽然采取了各种措施防止使用计算机作弊，但是，全世界每年通过计算机被盗走的资金高到数百亿美元。这无疑给审计增加了查处的难度和风险，正如国际会计联合会会长曾指出的：“会计师将不得不对实际上通过计算机报告的财务信息承担责任。” %D%A 在电算化系统下，数据由计算机集中处理，其发生错误的可能性比较小。目前，不少软件都有取消审计、反计账、反结账的功能，可以对会计记录进行不留痕迹的修改，特别是当有关人员故意篡改程序时，在电算化系统下就更不易被察觉，而程序一旦被篡改，就会导致连锁性、重复性错误。内存资料可以毫不留痕迹地被消除篡改，若没有相关内部控制制度，其对于会计报表的影响是无法估量的。从总体上看，在电算化系统下，固有风险更大一些，多数情况下，审计人员可以把它设定为100％。 %D%A 电算化系统下，数据处理的环节减少，并且数据处理过程都是不可见的，手工系统下一些原有的控制便不复存在。一般来说电算化系统下的控制风险和手工系统下的相比更高一些。因而对电算化系统应采取更广泛的符合性测试。由于固有风险和控制风险都有上升的趋势，若要把审计风险维持在一个可以接受的水平上，就必须把检查风险降低到一个较低的水平上。这就要求审计人员必须相应扩大实质性测试的内容及范围。 %D%A %D%A 三、会计电算化的转变 %D%A %D%A 电算化软件开发要从以会计准则、会计制度为准型，向以会计准则、会计制度和计算机核算特点相结合型转变 %D%A 1.会计平衡验证方面的转变。在手工会计下会计准则、会计制度规定在登帐时，对总帐和明细帐，分别由两个或两个以上的会计人员根据审核无误的原始凭证或记帐凭证、科目汇总表等进行平衡登记，目的是对于发生的错误可以利用这种平衡登记方式检查差错。但会计电算化后，由于总帐和明细帐的数据均来源于原始凭证或记帐凭证，计算机按照登录总帐和明细帐的程序命令将数据从凭证数据库中转移到总帐数据库和明细帐数据库，只要记帐凭证审核无误，计算机的内部运算不可能发生数据运算错误。所以，总帐金额一定衡等于各所属明细帐金额之和。那种在会计实务检验中占据重要地位的、用来检验实务工作是否正确的最基本“平衡验证”，仍出现在会计电算化软件中，就成为画蛇添足。 %D%A 2.日记帐和明细帐功用的转变。手工会计通过对现金、银行存款设置日记帐，主要是现金、银行存款的流动性强，业务频度较大，比较容易出现差错和舞弊。通过日记帐达到日清月结，从而增强了对货币资金的管理。设置明细帐主要是为了归类信息，便于查询。当实行会计电算化后，利用计算机较强的运算速度和可靠运算能力，对各种记帐凭证进行统计和求和，并对记帐凭证提供多种查询方式。如日期、凭证号、摘要、科目代码、单位名称、金额、凭证类型等，若要了解货币资金的收支结余以及各明细帐的情况，只需敲入几个指令，其结果便跃入屏上。针对货币资金管理的独特性，我认为改每日登记为每隔5天（或10天）登记一次，而对于明细帐除了年终存档外，平时就没有再设一个模块每月都去登记日记帐的必要了。 %D%A 3.会计信息传输形式的转变。在手工条件下，信息载体是纸张，不仅成本高，而且使大容量的信息处理和大范围的信息交流极受限制；同时运算速度慢。因此，对外提供信息时不得不将信息予以综合，并且主要采用定期（每月或每年）发布通用财务报告的方式输出会计信息，然后输入到使用者那里，使用者再将其进行解集。 %D%A 现行的不少会计电算化软件为了紧扣会计准则和会计制度这个轴心，使手工会计在计算机上再现，导致软件开发思维停留在现行传输模式下。这种模式的主要局限是现行传输的时空固定化、格式化和高度集中化。在经济内容纷繁复杂、经济业务与市场瞬息万变的时代，已满足不了管理者的需要了。因此会计电算化软件开发应充分利用计算机资源，除了定时、按规定格式提供信息外，更多的精力应花在设计出适时提供各种现行使用者所需的各种信息，通过网络系统使得各信息使用者能及时、有效地选取，分析其所需的信息，作出各种决策，不必再等到分期报告出来之后，获取那些经综合的历史信息。这种会计信息传输模式如下： %D%A %D%A 四、会计电算化对会计方法的影响 %D%A 嘶锑COUaG5B苞TQ轴

‘柒’ 梦幻08区的我合了一个黑山4JN高必！高吸！高连！嗜血追加！

炼妖合成：
2召唤一个新的召唤兽炼妖合成，但只有等级≥30的召唤兽可以被用来合成。龙生龙，凤生的召唤资格凤凰，合成，并能传召的合成资格，有能力，可能比以前的资质，更适合战斗。和合成，原始的召唤技能的机会将被传递到一个新的召唤，有0召唤宝宝可以召唤召唤兽合成原来的合成机会，但也有合成的机会非常小一些原始的召唤。
可以使用道具魔兽提示“，”柳晋鲁“，”超级刘璐“召唤合成的一些属性改变的召唤。
魔兽争霸秘籍可以给召唤兽一定的技巧，但每次您使用的同时，将消除现有的技能，召唤出数≤2召唤的机会不会消除现有的技能的技能。
靳刘璐召唤兽炼妖变为0。
炼妖操作方法：打开宠物界面，选择“炼妖召唤的项目列表将显示在弹出的炼妖界面，如果你想两个召唤兽合成，列表先后挖掘两个召唤兽，然后单击”炼妖“按钮，在界面中，如果你想要的物品和召唤合成，可以分别点选召唤和合成材料，然后点”炼妖“，
上面是官方的网站，以提供新的炼妖解释，其实，想知道不知道棒球拳击每艘驳船，不论职位高低，知道这件事情的重要性，超级金66金66，魔兽决定在一台服务器的价格和销售可以解释很多问题，但这些结果的召唤，但根本没有人关心两个召唤炼妖结果，下面将要讨论的问题2中突出的召唤炼妖，专门研究1 +1到底，这是不是等于2然而，从根本上理解的概念，知道不等于理解，理解并不意味着能够理解？
很多人看到了炼妖的结果肯定会很失望，会说，炼妖啊，我知道！ ，即使了解也未必能看到里面的价值，所以不希望要失望了，因为结果可能会改变梦想的概念和新的发展分裂的问题！

搜索，几个网站的论坛上，我可以找到有关炼妖（后来的未指定的两个召唤合成）在一年前的文章是最新的，而最彻底的研究，在过去的4-5个月，所以这层楼的一些基本问题的说明炼妖还是必要的，当然，如果你真的懂得如何炼妖技巧，你可以跳过！
地板有很多地方引用小熊玉米在今年7月30日“炼妖在此标记的可行性！
实践的恶魔是一种替代方法，让宝宝。他们的技能的遗传和资质的互补性和低成本的优势，缺点是成功率小，宝宝有出生缺陷的成功是靠运气的做法妖的一半，一定程度上取决于方法，即所谓的成功实践恶魔宝宝，属性应该等于同种最好的婴儿在更短的比打的最好的宠物书的目的，阐述了实践恶魔的可行性和如何抓住成功的概率为50％。注：

炼妖的材料炼妖不小于30 2召唤的做法，无论是从野（具体差异背后的亮点！）
2合成后的婴儿起来成功的原始遗传有一定几率召唤召唤技能，继承了原来的两个召唤技能。
3。 0召唤宝宝一定的概率合成，合成的召唤兽可能以前的召唤种，但也有一些原始的召唤合成的机会很小。 （这里说不知何故原来的召唤原本是指海龟，但这样的声明后，去年4月23日更新开放泡沫婴儿的任何类型的怪物宝宝的合成，有机会获得泡泡宝宝！）
关于五行：虽然目前还没有明确的迹象，但合成的召唤肯定与五行相当，一般是选择了五行相生金属，木材，木克土，土克水，水，火，火克金。经过三是相生金生水，水生木，木生火，的土坯火，土生金（实际上，是现实的东西，总结出很好的理解）
资格炼妖：很多人认为肯定成为垃圾炼妖的宠物资质，还建议采取之间的两种材料的宠物的资质其实，这只是问题的机会。结果：
答：两个以上的材料的资格。 （15％的机会，直接把它）
B：一个召唤的原资质相同（25％几率）
C：两个召唤兽资质平均约（40％）
D以上两种材料的最高点（20％，这里可能考虑的五个元素和两种材料的性能，随便找材料可能会低得多）
资格的问题是不可一概而论所有的技能，就是任何计算，仅几个资质更好的（攻击，速度，防御，物理），几率就小了。
6。增长的问题：这个问题也困扰了我很长一段时间，原来根本不明白这个游戏不能直接看到的东西到底起到什么样的作用，而炼妖通常被认为是穷人的经济增长理论也存在很长一段时间，有很多人认为增长也依赖于这两种材料的平均，这正式发布生长计算器，然后突然明白了！
成长率=（气 - 物理资格×÷1000级）÷（体重×2）
在官方声明中的结果后发现，每一种类型的召唤增长是固定的！
无疑证明网易得出的结论是很死的问题日益严重，而部分的增长速度的的升级变化（甚至比官方数据）无法显示的变化，无非是比游戏小数部分。
所以，召唤炼妖什么的增长这种类型的召唤增长的绝对变化，即使一些人工合成的反复一次超级垃圾召唤只显示资格超级变成垃圾，仍然在中间的官方增长一个数的结果。 （特别注意在这个问题上，官方公式“选择”月刊召唤甚至低于最低只出现的最低增长值？给定的，所以这个理论是没有完全建立起来，有一个很大的问题，但至少在野生宠物最终的结果影响不大一楼成功的概率，以保证最好的选择是相当增长两个宠物也有说是低级别的课程最后在一楼的先进材料。 ，您可以使用高层次的和低层次的合作，以新人！关于成长的随机问题，我需要收集更多的材料来分析，但不能再在线计算器，照顾自己计算的，所以希望更多的朋友一起研究！ ）
7打书！合成召唤兽可以打书！更重要的问题是，不仅进入了前几个单元格的技巧，但所有的技能，可以突破意味着，即使5个技能芙蓉，打整本书已经改变了5个技能，但不是说只有芙蓉关闭顶部和一些三技能格。
8。炼妖宝宝的问题：多少除了考虑五行它更是一个运气的问题，还是其他什么东西尚未被发现的概率！
9。材料的选择：根据炼妖的基础上，相应的资格（其他两种材料的召唤攻击交换，抗抗）不宜相差太多，增长相当尽可能（这样的目的，选择不同的技能组合其中的风险减少了50％，是经济增长的结果，是不是太低）
10的区别野生材料和自养宝宝：
答：野生+野生野（指综合水平宝宝提高水平* 2分）
B：野生+自养野生（同上，如果是婴儿用品属性为10，小于50点本身，相当于20个野生和合成的结果是不婴儿超过20
C：自养+自养宝宝练习（可以一起上30，那么等于30分到150点升级点数不加在这里，无论是否会离开级别的材料加点余下5个点的玩家重新分配，如果提炼0宝宝“可能不存在，因为先进的，比炼出来简直是一定程度较少，而点的数量并没有任何变化，希望更多的人来学习”是完全与普通的婴儿属性点相同）
炼妖视频，婴儿最初是从两个自营材料合成精炼不是宝宝与宝宝有一个固定数量的点可以被重新分配到一定的水平（相等于从婴儿训练）：
视频下载地址:/ pa/upload/images/old/xyq/article/upfile/20051004003454-0.mhr

发送了几张照片来解释：
的第一个孩子野生炼妖出来的：（注意，初始点数）

两个野生炼出来的婴儿（点总数超过36召唤宝宝炼更少的合作等级* 2）

3，自养型宝宝合成（注意未分配点，以及暴力袭击事件资格）

4，野生精炼宝宝可以练习品（此图为国防资格风暴，可能证明）

最后特别说明的变化，不能使用召唤兽炼妖（包括66洗，打书，其实，属于炼妖）
炼妖的基本问题和注意事项必须要面对的一个基本主题，这就是为什么我们要炼妖！
解释这个问题之前，请仔细想想，资格忍受的界限的吸血鬼，为什么最终会成为很多人的追求目标，几乎烂？
对话，技能格炼妖是第一个重要的问题是3个技能的技能格芙蓉足够的攻击技能致命攻击，但也生存技能，也想加快？足够的4J法的方法，对不对？是不够的，你可以不打鬼驱魔，然后选择5J吸血鬼其实这还不够吗？，偷窃，高强度，高驱鬼，高飞扬............这些攻击的技能，生存技能？认为高隐蔽，高的鬼魂或高有福了，但敏捷的速度是如此之高，给，加速度，但一个高灵活性的结果往往添加比强度高0.5高速PET好得多，为什么要放弃，有高度的责任感，高夜，短，追求完美追求最好的技能格是不够的！

这是奇怪的网易，网易从一开始给球员从根本上解决以上的9技能龟头发总理看着兔子+混蛋的结果，当我店在提炼技能的12龟，200W卖了，是不是罕见的，仅此而已比5J龟+7?兔子，也都是野生的。
炼妖最大延迟：穷人的法宝！
炼妖技能和很多人都已经明白，如此受欢迎的炼妖，只是多一些针对性很强的，如：
1。地狱战神（甚至是高反震）+黑山巫（高偷吸） BR />马面（必须鬼*强大的）+天（连击，高强度）
地狱战神（高连接高反震）+巡游神（必须的，高格挡）
地狱阿瑞斯（高魔心高反震*泰山）+凤凰（上帝保佑地狱火）
法（善和恶，高抗）+马面（必须功能强大，高鬼）
</在这些固定的组合，可用于婴儿自养炼少只种不高，甚至战神+火凤凰宝宝没有达到30种高抗上帝保佑血宠一起去。
朋友复发脂肪炼妖的视频有很多的话，我想给大家说的是什么，并调整视频的速度，希望都能看明白，和他精致的结果对很多人来说是非常有帮助的，或
视频下载地址:/ PA /上传/ images/old/xyq/article/upfile/20051004004203-0.mhr

观看这部影片，我们不应该感到惊讶，12技能，增长3.8官方新的数据（1.264）各种资格取得高的结果不是不可能的，也绝对不是一个梦，在梦里，这是现实！
下看图片，野生法+野生创造的结果是。

BR />这天兵增长1.173（官方给出的最高的增长率）的众多的天上的东道国，与法律的攻击防御和速度资质的机构，国有及众多的天上的东道国，良好的结果，邪恶的法律，天上杀死高驱动器，天兵其属性值相同的增长？比自养少2.4属性，它是等同于低两个和两个合成材料是野生的，如果两种材料的婴儿自养？<BR /看这样的结果：

游行合成材料是宝宝提了起来，虽然不会说多少是最好的，但不能把在哪？
合成炼妖穷人的手段，或给初级玩家娱乐的一种手段，所以这已经很长一段时间的，基本上不会被怀疑，结果真的吗？
据二楼的分析，综合两个自我训练宝宝，他们的鉴定结果有可能超过最高值增长能达到一定的值最高的技能格的总和可能是这两种材料的属性点可以做一点不差，所以不要对一些人来说，是诱惑？
5J吸血鬼本身，但它仍然是垃圾，或者你可以说自己是多余的，不好的，邪恶3J法律4J吸血鬼不会有很高的价值，如果这样的两个宝宝达到30合成，具有法律专业资格宠物的技能，其结果是一个吸血鬼或法律的，可以达到3.75（1.254）的增长与宝宝的任何连接起来完全一样的训练宠物的属性点不会完全摆脱原来的5J一些吸血鬼状态
上述假设贫穷的想法，如果5J吸血鬼+ 4J的法律的宝宝将是一个综合的结果，真正的富有本身还是不错的资格的材料的增长，的资质业绩增长将更容易，所以5J吸血鬼，什么鬼的高攻击，这些都不是问题，不是说召唤没有更高的追求目标，只是那些有钱人足够的勇气，心不够。召唤网易设计，每个属性是相对固定的，在一个单独的材料一直难以突破，所以棒球拳击的想法，而不是盲目的，66 66，超级灌溉，完全另一个角度来看，这样的突破1 +1结果可能大于2，但肯定比1本身是更大，更
花了很多精神，现在看上去相当不错的炼妖完成，但结果我很失望，也有点小，可以收集。

这一天将上海东方明珠冻雨，孟玄的人，一年多前建立一个召唤到现在已经在本身不能被认为是一个很好的宠物，而是把3J芙蓉流行的时代才刚刚开始，这样做的价值宠物能想到的，让我知道，我有这家宠物培训的精神值得我们敬佩，至少在东方明珠，至少在他的团伙，有人会加强它的脚步，追求一个更强大的炼妖宠物

危机已经过去，时代的进步，在发展的梦想，网易更新更强的召唤一个小的开放，但为了平衡的考虑，新的召唤是一种技能，增长速度超过0.01 （根据官方的新的计算方法），这样低的跨度是难以满足的胃口的玩家，但毫无疑问，这是一个很大的惊喜，原来的炼妖炼妖想想被评为低等级的玩家娱乐，穷人的法宝，最大的原因是因为高级宠物的（木槿代表）没有太多的技能，或没有很好的技能，适用于炼妖，材料的选择无非是一些兔子，乌龟，牛，马，极熊，天，战神这样的低级别的组合，而现在一切都不同，新的一章即将开始，但也取得了很大进展。（飞升后的新宠物炼妖将带来一个前所未有的高度，数据收集完成时，我会特别下一楼所示，开始足足成长1.264资格需要和相同数量的点6J鬼娃看一看）

（这鬼将金沙湾发出的红色浆果，95％，落后于他的头发发表回复，不要改变计划硬拼，人们会说这是一个鬼娃和蝙蝠宝宝（只是在快速蝙蝠放弃这个鬼学徒的自我训练）合成的结果，保留资质的鬼出鬼将决定鬼不高增长，6个技能，完美的结果没想到看到此图为论坛上的朋友以确认开小号，中，低语发送拍照，我没有昨天发现自己，所以也不敢完全相信这是真的，但朋友证实了这将是论坛的着名的河流和湖泊，情人（已经被他的验证，但仍希望已经能够证明），我希望能给出一个完美的答案。无论如何，这是绝对有可能，而且可以做到更好的，不知道有没有其他的心开始行动了吗？）

真正的机会，炼妖 - 新的召唤，新的技能！
在前面，这是非常明确的，如果两个宝宝达到30召唤合成，然后出来不管有多少个级别相当于不增加一个小宝宝练习属性点的数类的完全的相同配置也未加点的自我训练宝宝，喜欢，可以这么说，在合成的自我训练宝宝的从根本上解决了的合成宝宝属性点的差距，所以担心少炼妖的属性点的人可以尝试用两个宝宝炼（后面所提到的效果是建立在此基础上，除了最后分析）
属性一分不少，再看看在增长，我之前说的网易官方公式了明显的看出来每种类型（类型等）召唤增长是漂浮在一个相对固定的界限，所以法律对法律的增长，如果是海毛虫海毛虫成长。例如，是对法律的方式，那么增长将肯定在1.205（3.61）-1.254（3.76）之间随机的，在这里是好还是坏的超级66洗出的宝宝是一样的机会，所以炼妖增长绝对不能少
3是从前面的扶桑和战神的资格，可以看到了炼妖出来的经验，（突变召唤数到3）资格以上材料宠的最高合格超过66洗出宝宝！在10％以内，当然，同样也可能是材料比炼妖的最低值约低10％（累计）多次失败炼妖运气，在五行的技能和相应的资格，最依赖
最后，问题的技能，综合的结果可能会重复白班传说中的人品问题，如果有人坚持向上和向下的因素，如文章小时是可以理解的，作为一个字符希望！ - 炼妖材料总的技能，这个跨度是非常大的，简单地说，4J吸血鬼+3?法律白班（1）+1 J（7种）+2 J（21种）+3 J（35种）+4 J（35种）+5?（21种）+6 J（7种）+7 J（1种）= 128种可能的，学习统计初步了解该算法的手段，想总的7J目标数字来说，这样的机会是1/128，即使5J以上，只有1/5的机会。结合资格是相当不错的，非常好的机会，只有不到1/10的资格5J以上，这一数字将不会被吓倒的人尝试吗？

太可怕了，真的吓坏了可就不好玩了，今天发现宝宝宝宝从浙江桃花岛，的命运原刚发行的主要事实龙宫9王子，我开的感觉后，确认在环数。（简要介绍，这个婴儿是两个野生一起，看到了很多的遗憾，这是一个总的原因是不规律的增长为1.091，马面增长最快的。看到这个数字，我希望给你一个信心，虽然从理论上计算的遗传算法的技能，但其实我有合作的12技能的宠物，真是这个算法，我不能够去等待到买彩票500瓦特的你遗传以及中毒的女儿暗器技能的不确定性的确有机会在梦中有高峰期的概念（所谓的小时数的影响），但这个时间不能确定。）

总结完成。一楼说，召唤炼妖合成没有得到重视的大，因为更多的技能召唤良好的成长性较好的增长和芙蓉减召唤技能，但也是一个3J增长和资格芙蓉本身供不应求，不提炼妖，炼妖之前被限制在次要的，娱乐的规模。
随后进行了更新，并打开一个新的召唤从根本上解决问题，更重要的是，新的召唤技能将无法达到预期的技能组合打书，这使得必须合成炼妖实现我们的梦想！
网易给出的数据，增长的宠物可以结转等级75以上3.7（1.244数据），马面我说，最大的遗憾就是马面的遗憾，不得被视为一个必须注意的事情在炼妖鬼发的第一个地板只能说我真的很幸运，因为从炼妖基本上是在两种材料（各50％），然后说这是从根本上无法移除的概率为50％
方法很简单：也就是我们选择了两种材料的召唤兽可以突破自身的成长3.7（暂时限制），这意味着我们要选择2本身的召唤材料进行了较高的评价。
如果说在过去，那么这个成本是惊人的，只芙蓉巡游时代，增长3.7表示两种材料一起，面对的是只有1/10，甚至低于这个数字的成功率的前提下，即使很难找到一个疯子很多材料在开放的普及，越来越多的新宠儿，但这些不会是困难的，更关键的是现在的新宠儿（吸血鬼）电网拥有更多的技能，更迫使大家玩这本书本身有用的技能是不是。前的5J吸血鬼是不乐观的，的的一般商店5J吸血鬼是10瓦特不到的幽灵技能的价格并没有提高之前的幽灵，没有死亡也最终发布（个人玩毒的血液宠物的宠物）。即使今天，3J鬼，吸血鬼4J，3J没有善恶法律，3J的乐队没有带来神奇的古代，这些东西仍然可以轻松搞定！100-120过程中，我跑环的传奇练级过程中被抛出超过10件宝贝（我是一个基本的非团队实行双重多数表决制只是运行的抓环传说）
看看更令人惊奇的事情！
精神起重机：高级驱鬼+高级永恒+航班+再生+高级慧根
雾仙：高级感知+数+敏捷+有福了。的
炎症的魔鬼：高级必杀+地狱火+火+高级火属性吸收。
巨噬细胞天虎：高级连击+强+驱魔+幸运。
伟大的国王：高级强+高级永恒+ +力分割加压华山
夜罗刹：“杀”+“高级敏捷+夜舞倾城+？
这些都是即将开放的新宠儿的技能，我们可以看到什么呢？
新技能资格比芙蓉突出的太多精神起重机的技能数量的优势，可能会导致疯狂的朝后打书的吸血鬼，已经比吸血鬼的精??神起重机本身基本上是全红，让更多的人将选择2-3本书，给予精神上起重机命中，我相信很多人都会想到是这样的结果，但我也看到的是什么呢？
1.4J的的3J精神起重机将是相同的，与以前4J吸血鬼的无味宠物（什么是鸡肋？不断增长的甚至1.254学历的，即使它是相当突出的，那么它不会实行，即使培训达到一定的程度，或将被丢弃），而鸡是最好的材料合成炼妖！
2。新的老虎，强度高，连接炎魔必须（不信的提高宝宝打书，但是技能多点炼妖的好材料，宝宝的高绝对不是稀缺的鬼会更便宜，更！）的精神起重机，高驱动器，具有高神的童话，基本上是一些最好的技能，可以直接获得完全取代以前的战争之神，日子将是低增长，创造宠物！
3还看到了什么？雾仙 - 连击！老徐说，以提高法宠，如今半年，这个技能是刚开始的时候，未来会有更多的措施来看看她的其他技能，虽然高神高感相当不错的技能，但甚至没有一个法术没有，那么人们就开始想打的书籍，一个单一的方法，或一组法，但谁也没有想到，古老的魔法吗？
PK场加强了古老的魔法伤害，效果一直拉到在许多情况下发挥的地方，他的连胜纪录，当结合？在那里，没有人想尝试有报告善良与邪恶，死亡召唤这些技能到底能不能被定罪的魔法攻击相同的拍摄，可以连看都不看它（在这种情况下，因为我的高级号，不是一个试验区，和有限的时间不进行测试，网易，本次测试，即使你不播出一贯的风格，因为很多网易可能不考虑删除和135与125的新宠儿，飙升到120，看来他们的维修水平实践没有的BUG考虑，所以我不希望这些东西都是容易擦除网易）。
较高的增长和技能的组合，远的不说，老虎和小鸡的机会不低，但也因为新地图的传说，充满经验水平的提高，相信可以是相对受欢迎的宠物（不说，良好的说是更容易获得婴儿），再加上这些宠物游行，吸血鬼，法律的幽灵的基础上，然后合成炼妖的范围将扩大许多
飞后两个召唤兽的信息是不完整的，就不多说了，但它可能是一个更大的惊喜！

材料必须解决属性点，成长，合格的，还可以找到更多更好的技能组合，那么我们还等什么呢？
1秒LG的婴儿达到30，甚至不用双，只为了好的和坏的，勇武，然后也长达两个小时，如果是两个以上的人一起在T足够一个半小时使两种材料需要三个多小时的时间，到实践中，遗传算子1/10多种技能的机会，比上一个点的资格，即，30小时的持有成本是不高3J新的老虎，4J小鸡，4J吸血鬼，3J法律，出了几乎相同的成长宠物的6J资格与幽灵，然后是寻找突破性的畅销书的价值是什么，难道我们真的没有需要创新呢？临界点，面对这些谁见了新的东西，喊图说：“你有本事在这里开小号，我送你，让你的长期经验！”这也是每个人都满意，你呢？
期待更多的新技能，法术连击+善恶后的今天，我将尽力也期待着更多的朋友来尝试就是了（下一起去尝试野生新的组合！）

说，不追求最好的人可以采取野生一起去，但如果你真的很幸运技能资格爆发时不会后悔使用野生宠物，因为在同一集合了36这么多的方法，婴儿野生自养和前36级的随机分布的点的数量（每个水平低于自养2:00，3:00任意分配给五个属性）小于72点的属性点狂野的神情合作的直接成本较低，但唯一的野生宠物一起可用的宝宝，但仍小于正常的50点属性点。炼妖结果自养了几级，其结果是一个婴儿一样，是几级保持水平* 5的潜力点。
说的最后一段话：开放性格的培养，和几个朋友打赌这么多钱可能没有人可以点满，而后来，我们一起在梦想个月到3号的维修点至少在开放的召唤实践，我们说，我恐怕到老死，没有人会能够运行完整的，并申明他的四个实践“横扫千军”的帖子在4月已运行数月后发现运行在不低于10（另见）！别人说的做法，新的25年，155年160技能也将是充满啊，我有自信地告诉你

‘捌’ 周易中的具体算法~~~

50根取出一根不用。（还有49根。然后分为两分，再从着两份中取出一根放在一边。这两分应该总共48根，然后这两份分别除4后的余数。一边为1的话。另一边一定为3，一边为2的话。另一边一定为2，一边无余的话，另一边也无余。这样将两边的余数放到一边。将手里的两份合并），这就叫一易，然后再重复上述括号内过程。取一分二除四。如此三易，将剩下的合并后除4，得到的必定为6，7，8，9，这样就得到了一爻。如此十八易得一卦。
注：如果余数无为4，也要一边取出4根

‘玖’ 写一篇大一应用数学论文 谢谢！！！

并行遗传算法及其应用

1、遗传算法（GA）概述
GA是一类基于自然选择和遗传学原理的有效搜索方法，它从一个种群开始，利用选择、交叉、变异等遗传算子对种群进行不断进化，最后得到全局最优解。生物遗传物质的主要载体是染色体，在GA中同样将问题的求解表示成“染色体Chromosome”，通常是二进制字符串表示，其本身不一定是解。首先，随机产生一定数据的初始染色体，这些随机产生的染色体组成一个种群（Population），种群中染色体的数目称为种群的大小或者种群规模。第二：用适值度函数来评价每一个染色体的优劣，即染色体对环境的适应程度，用来作为以后遗传操作的依据。第三：进行选择（Selection），选择过程的目的是为了从当前种群中选出优良的染色体，通过选择过程，产生一个新的种群。第四：对这个新的种群进行交叉操作，变异操作。交叉、变异操作的目的是挖掘种群中个体的多样性，避免有可能陷入局部解。经过上述运算产生的染色体称为后代。最后，对新的种群（即后代）重复进行选择、交叉和变异操作，经过给定次数的迭代处理以后，把最好的染色体作为优化问题的最优解。
GA通常包含5个基本要素：1、参数编码：GA是采用问题参数的编码集进行工作的，而不是采用问题参数本身，通常选择二进制编码。2、初始种群设定：GA随机产生一个由N个染色体组成的初始种群（Population），也可根据一定的限制条件来产生。种群规模是指种群中所含染色体的数目。3、适值度函数的设定：适值度函数是用来区分种群中个体好坏的标准，是进行选择的唯一依据。目前主要通过目标函数映射成适值度函数。4、遗传操作设计：遗传算子是模拟生物基因遗传的操作，遗传操作的任务是对种群的个体按照它们对环境的适应的程度施加一定的算子，从而实现优胜劣汰的进化过程。遗传基本算子包括：选择算子，交叉算子，变异算子和其他高级遗传算子。5、控制参数设定：在GA的应用中，要首先给定一组控制参数：种群规模，杂交率，变异率，进化代数等。
GA的优点是擅长全局搜索，一般来说，对于中小规模的应用问题，能够在许可的范围内获得满意解，对于大规模或超大规模的多变量求解任务则性能较差。另外，GA本身不要求对优化问题的性质做一些深入的数学分析，从而对那些不太熟悉数学理论和算法的使用者来说，无疑是方便的。
2、遗传算法的运行机理：
对GA运行机理的解释有两类: 一是传统的模式理论；二是1990 年以后发展起来的有限状态马尔可夫链模型。
（1）模式理论：由Holland创建，主要包括模式定理，隐并行性原理和积木块假说三部分。模式是可行域中某些特定位取固定值的所有编码的集合。模式理论认为遗传算法实质上是模式的运算，编码的字母表越短，算法处理一代种群时隐含处理的模式就越多。当算法采用二进制编码时，效率最高，处理规模为N的一代种群时，可同时处理O(N3)个模式。遗传算法这种以计算少量编码适应度而处理大量模式的性质称为隐并行性。模式理论还指出，目标函数通常满足积木块假说，即阶数高，长度长，平均适应度高的模式可以由阶数低，长度短，平均适应度高的模式(积木块)在遗传算子的作用下，接合而生成。而不满足积木块假说的优化问题被称为骗问题(deceptive problem)。模式理论为遗传算法构造了一条通过在种群中不断积累、拼接积木块以达到全局最优解的寻优之路。但近十多年的研究，特别是实数编码遗传算法的广泛应用表明，上述理论与事实不符。
（2）有限状态马尔可夫链模型：由于模式理论的种种缺陷，研究者开始尝试利用有限状态马尔可夫链模型研究遗传算法的运行过程。对于遗传算法可以解决的优化问题，问题的可行域都是由有限个点组成的，即便是参数可以连续取值的问题，实际上搜索空间也是以要求精度为单位的离散空间，因此遗传算法的实际运行过程可以用有限状态马尔可夫链的状态转移过程建模和描述。对于有 m 个可行解的目标函数和种群规模为N的遗传算法，N 个个体共有 种组合，相应的马尔可夫模型也有 个状态。实际优化问题的可行解数量 m 和种群规模 N 都十分可观，马尔可夫模型的状态数几乎为天文数字，因此利用精确的马尔可夫模型计算种群的状态分布是不可能的。为了换取模型的可执行性，必须对实际模型采取近似简化，保持算法的实际形态，通过对目标函数建模，简化目标函数结构实现模型的可执行性。遗传算法优化的过程，可以看作算法在循环过程中不断对可行域进行随机抽样，利用前面抽样的结果对目标点的概率分布进行估计，然后根据估计出的分布推算下一次的抽样点。马尔可夫模型认为遗传算法是通过对搜索空间不同区域的抽样，来估计不同区域的适应度，进而估计最优解存在于不同区域的概率，以调整算法对不同区域的抽样密度和搜索力度，进而不断提高对最优解估计的准确程度。可见，以邻域结构为依据划分等价类的马尔可夫模型更符合实际，对问题的抽象更能体现优化问题的本质。
3、并行遗传算法（PGA）
虽然在许多领域成功地应用遗传算法，通常能在合理的时间内找到满意解，但随着求解问题的复杂性及难度的增加，提高GA的运行速度便显得尤为突出，采用并行遗传算法（PGA）是提高搜索效率的方法之一。由于GA从种群出发，所以具有天然的并行处理特性，非常适合于在大规模并行计算机上实现，而大规模并行计算机的日益普及，为PGA奠定了物质基础。特别是GA中各个体适值计算可独立进行而彼此间无需任何通信，所以并行效率很高。实现PGA，不仅要把串行GA等价地变换成一种并行方案，更重要的是要将GA的结构修改成易于并行化实现的形式，形成并行种群模型。并行种群模型对传统GA的修改涉及到两个方面：一是要把串行GA的单一种群分成多个子种群，分而治之；二是要控制、管理子种群之间的信息交换。不同的分治方法产生不同的PGA结构。这种结构上的差异导致了不同的PGA模型：全局并行模型、粗粒度模型、细粒度模型和混合模型。
3、1全局PGA模型
该模型又称主从PGA模型，它是串行GA的一种直接并行化方案，在计算机上以master-slave编程模式实现。它只有一个种群，所有个体的适应度都根据整个种群的适应度计算，个体之间可以任意匹配，每个个体都有机会和其他个体杂交而竞争，因而在种群上所作的选择和匹配是全局的。对于这个模型有多种实现方法：第一种方法是仅仅对适值度函数计算进行并行处理；第二种方法是对遗传算子进行并行处理。全局模型易于实现，如果计算时间主要用在评价上，这是一种非常有效的并行化方法。
它最大的优点是简单，保留了串行GA 的搜索行为，因而可直接应用GA 的理论来预测一个具体问题能否映射到并行GA上求解。对于适应度估值操作比其他遗传算子计算量大的多时，它是很有效的，并且不需要专门的计算机系统结构。
3、2粗粒度PGA模型
该模型又称分布式、MIMD、岛模式遗传算法模型，它是对经典GAs 结构的扩展。它将种群划分为多个子种群(又称区域)，每个区域独自运行一个GA。此时，区域选择取代了全局选择，配偶取自同一区域，子代与同一区域中的亲本竞争。除了基本的遗传算子外，粗粒度模型引入了“迁移”算子，负责管理区域之间的个体交换。在粗粒度模型的研究中，要解决的重要问题是参数选择，包括：迁移拓扑、迁移率、迁移周期等。
在种群划分成子种群(区域)后，要为种群指定某种迁移拓扑。迁移拓扑确定了区域之间个体的迁移路径，迁移拓扑与特定的并行机结构有着内在的对应关系，大多采用类似于给定并行处理机的互连拓扑。如果在顺序计算机上实现粗粒度模型，则可以考虑采用任意结构。拓扑结构是影响PGA 性能的重要方面，也是迁移成本的主要因素。区域之间的个体交换由两个参数控制：迁移率和迁移周期。迁移基本上可以采用与匹配选择和生存选择相同的策略，迁移率常以绝对数或以子种群大小的百分比形式给出，典型的迁移率是子种群数目的10%到20%之间。迁移周期决定了个体迁移的时间间隔，一般是隔几代(时期) 迁移一次，也可以在一代之后迁移。通常，迁移率越高，则迁移周期就越长。有的采用同步迁移方式，有的采用异步迁移方式。迁移选择负责选出迁移个体，通常选择一个或几个最优个体，有的采用适应度比例或者排列比例选择来选择迁移个体，也有采用随机选取和替换的。在大多数情况下,是把最差或者有限数目的最差个体替换掉.与迁移选择类似，可采用适应度比例或者排列比例选择，确定被替换的个体，以便对区域内部的较好个体产生选择压力。
基于国内的现状，分布式PGA为国内PGA研究的主要方向。分布式PGA作为PGA的一种形式，一般实行粗粒度及全局级并行，各子种群间的相互关系较弱，主要靠一些几乎串行GA来加速搜索过程。采用分布式PGA求解问题的一般步骤为：（1）将一个大种群划分为一些小的子种群，子种群的数目与硬件环境有关；（2）对这些子种群独立的进行串行GA操作，经过一定周期后，从每个种群中选择一部分个体迁移到另外的子种群。对于个体迁移存在多种方法，第一种方法，在执行迁移操作时，每次从子种群中随机选择一部分染色体发送出去，接收的染色体数应该与发出的染色体相同。第二种方法，在执行迁移操作时，首先在每个子种群内只使用选择而不使用其它遗传算子繁殖一些后代，这些后代的数目与迁移数相同。然后再将这些后代的原子种群合并成一个大子种群并均匀随即地从该子种群中选择个体进行迁移。这样，待迁移后子种群的规模便又恢复到正常状态。而当子种群接收到从其他子种群迁移来的个体时则均匀随即地替换掉子种群内的个体。第三种方法，将其中一个子种群设置为中心子种群，其他子种群与中心子种群通信。中心子种群始终保持着整个种群中当前的最优个体，其他子种群通过“引进”中心子种群中的最优个体来引导其加快收敛速度，改善个体特征。
3、3 细粒度PGA模型
该模型又称领域模型或SIMD PGA模型，对传统GA作了修改。虽然细粒度模型也只有一个种群在进化，但在种群平面网格细胞上，将种群划分成了多个非常小的子种群(理想情况是每个处理单元上只有一个个体)，子种群之间具有极强的通信能力，便于优良解传播到整个种群。全局选择被领域选择取代，个体适应度的计算由局部领域中的个体决定，重组操作中的配偶出自同一领域，且子代同其同一领域的亲本竞争空间，即选择和重组只在网格中相邻个体之间进行。细粒度模型要解决的主要问题是领域结构和选择策略。
领域结构既决定了种群中个体的空间位置，也确定了个体在种群中传播的路径。领域结构主要受特定并行计算机的内存结构和通信结构影响。领域拓扑确定一个个体的邻居，构成该个体的局部领域。通常，只有一个拓扑的直接领域才属于其局部领域，若把某个固定步数内所能到达的所有个体也包含在内，则可以扩大领域半径。在确定选择策略时，要考虑到选择压力的变化，而选择压力与领域结构有关。与全局匹配选择类似，局部匹配选择可以采用局部适应度比例、排列比例选择，以及随机行走选择。局部生存选择确定局部邻域中被替换的个体，如果子代自动替换邻域中心的那个个体，那么可以直接使用代替换作为局部生存策略。
3、4 混合PGA模型
该模型又称为多层并行PGA模型，它结合不同PGA模型的特性，不仅染色体竞争求取最优解，而且在GA结构上也引入了竞争以提供更好的环境便于进化。通常，混合PGA以层次结构组合，上层多采用粗粒度模型，下层既可采用粗粒度模型也可采用细粒度模型。或者，种群可以按照粗粒度PGA模型分裂，迁移操作可以采用细粒度PGA模型。
3、5 四种模型的比较
就现有的研究结果来看，很难分出各模型的高低。在评价并行模型的差异时，有时还得深入到实现细节上，如问题的差异、种群大小、或者不同的局部搜索方法等。但有一个结论是肯定的：不采用全局并行模型，而采用粗粒度模型或者细粒度模型通常能获得更好的性能。粗粒度模型与细粒度模型孰优孰劣，尚是一个未知数。
目前，以粗粒度模型最为流行，因为一是其实现较容易，只需在串行GA中增加迁移子例程，在并行计算机的节点上各自运行一个副本，并定期交换几个个体即可；二是在没有并行计算机时，也可在网络或单机系统上模拟实现。虽然并行GA能有效地求解许多困难的问题，也能在不同类型的并行计算机上有效地实现，但仍有一些基本的问题需要解决。种群大小可能既影响大多数GA的性能，也决定GA找到解所需时间的主要因素。在PGA中，另一个重要问题是如何降低通信开销，包括迁移率的确定，使得区域的行为象单个种群一样；确定通信拓扑，既能充分地组合优良解，又不导致过多的通信开销；能否找到一个最优的区域数等。
另外，对不同的应用问题，混合模型难以设定基本GA的参数，其节点的结构是动态变化的，它比粗粒度和细粒度模型更具有一般性，算法更为复杂，实现代价更高。
4、并行遗传算法的评价模型：
并行遗传算法的性能主要体现在收敛速度和精度两个方面，它们除了与迁移策略有关，还与一些参数选取的合理性密切相关，如遗传代数、种群数目、种群规模、迁移率和迁移间隔。
利用Amdahl定律评价并行遗传算法，即绝对加速比(speep) = Ts/Tp，其中，Ts为串行遗传算法(单个处理器)的执行时间；Tp为并行遗传算法的执行时间。Amdahl定律适用于负载固定的情况，对于并行遗传算法而言，就是适用于总种群规模不变的情况。所以，Amdahl定律适用于主从式和细粒度模型，在适应度评价计算量较大时，主从式模型可以得到接近线性的加速比。由于细粒度模型的应用较少，适用的SIMD并行机的可扩展性也不突出，所以很少有人评价细粒度模型的加速比。利用Amdahl定律评价粗粒度模型时，需保持总的种群规模，即子种群数量和子种群规模成反比。这种情况下粗粒度模型的加速比接近线性，这是由于粗粒度模型的通信开销和同步开销都不大。
5、实例：带约束并行多机调度
5、1 问题描述
最小化完工时间的带约束并行多机调度问题可描述如下：有 n 个相关的工件，m 台机器，每个工件都有确定的加工时间，且均可由 m 台机器中的任一台完成加工任务。要找一个最小调度，即确定每台机器上加工的工件号顺序，使加工完所有工件所需时间最短。
算法关键在于：
(1) 如何表示工件之间的关系。可以把 n 个相关工件表示成一个后继图，如上图所示。图中节点间的有向边表示工件之间的后继或编序关系。因此，Ti →Tj 表示工件 Tj 在完成之后才能启动工件Ti。显然对于 n 个相关工件，我们可以根据工件间的约束关系所表示成的后继图产生一符合约束条件的工件序列( a0，a1，…，ai，…，an-1) (0 ≤ai <n) ,其中ai 表示一个工件。例如，根据上图所示的后继图, 可产生工件序列(0，2，5，1，3，4，7，6，8)，按该工件序列调度满足工件之间的约束关系。
(2) 如何表示问题的目标函数。设t(j)为机器加工工件 j 所需时间，tb(i ,j) 为机器 i 加工工件 j 的最早时刻。为了使GA算法解决问题方便，我们用x(i ,j) 表示工件 j 在机器 i 上是否加工，若x(i ,j) = 1，则表示工件 j 在机器 i 上加工；若x(i ,j) = 0，则表示工件 j 不在机器 i 上加工。因而x(i ,j ) t (j) 为机器 i 加工工件 j 的实际加工时间。
问题的目标函数可表示为:
minGms = min{max[ finish(0), finish(1), ...,finish(i), ..., finish (m - 1) ]}。其中finish(i)表示第 i 台处理机加工分配的工件所需时间。finish(i) = max{ x(0 , a0) [ tb(i, a0) + t(a0) ] ,x(1, a1) [ tb(i, a1) + t(a1) ], ..., x(n-1, an-1) [ tb(i, an-1) + t(an-1) ]}。
5、2 并行GA实现
带约束并行多机调度问题的并行GA实现如下：
(1) 产生一个进程（该进程为父进程，在进行串行GA的同时，用于存放和发送当前最优个体）；
(2) 由父进程产生m - 1 个子进程（每个子进程用于实现串行GA）；
(3) 各子进程（包括父进程）进行串行GA，当子进程中遗传代数(ge)被10整除，子进程发送最优个体至父进程；
(4) 父进程选择当前各子进程中最优个体(molist)，发送给各子进程；
(5) 各子进程把molist替换各子进程当前代种群中适应值最低个体；
(6) 若ge = gmax (gmax为设定最大繁殖代数)，转第(7)步，否则转第(3)步；
(7) 算法终止。
6、总结：
组合优化是遗传算法最基本的也是最重要的研究和应用领域之一。一般来说，组合优化问题通常带有大量的局部极值点，往往是不可微的、不连续的、多维的、有约束条件的、高度非线性的NP完全问题，因此，精确的求解组合优化问题的全局最优解一般是不可能的。遗传算法是一种新型的、模拟生物进化过程的随机化搜索、优化方法，近十几年来在组合优化领域得到了相当广泛的研究和应用，并已在解决诸多典型组合优化问题中显示了良好的性能和效果。

参考文献：
1、Zdeněk Konfrst. Parallel Genetic Algorithms: Advances, Computing Trends, Aplications and Perspectives. Proceedings of the 18th International Parallel and Distributed Proecessing Symposium, 2004.
2、郭彤城, 慕春棣. 并行遗传算法的新进展. 系统工程理论与实践, 2002.
3、曾国荪, 丁春玲. 并行遗传算法分析. 计算机工程, 2001.
4、王大明, 毛宗源. 并行遗传算法综述. 暨南大学学报(自然科学版), 1998.
5、吴昊. 并行遗传算法的研究与应用. 安徽大学硕士学位论文, 2001.
6、王冠. 并行遗传算法及其在组合优化问题上的分布式应用, 武汉理工大学硕士学位论文, 2003.
7、吴昊, 程锦松. 用并行遗传算法解决带约束并行多机调度问题. 微机发展, 2001.

‘拾’ 多岛遗传算法是什么

个人认为多岛遗传算法的提出是为了增加样本的多样性,防止多早收敛,至于计算量我认为并没有增加多少,它并没有额外增加种群的数量只是把种群再分成几个岛,在各个岛上分别进行传统遗传算法的计算,一个岛相当于一个“小生境”，对保持群体多样性有作用，但其主要意图是增加算法的多峰搜索能力！！