【摘 要】
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近年来突发事件频繁爆发,我国格外重视危机管理、突发事件的预警与应急决策系统的建设。现有应急系统大多通过专家系统和方法库进行知识的搜索和定位,以辅助决策。而决策系统
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近年来突发事件频繁爆发,我国格外重视危机管理、突发事件的预警与应急决策系统的建设。现有应急系统大多通过专家系统和方法库进行知识的搜索和定位,以辅助决策。而决策系统知识的准确性与系统反应的时效性是衡量应急决策系统性能的两个重要指标。为加速决策的时效性和准确性,本文以应急系统中的救援物资调度为背景,对实现并行遗传算法求解应急系统中的最短路径问题进行了研究。 首先,本文对应急决策支持系统和并行遗传算法的发展和特点进行综述,并介绍并行处理的硬件系统及其并行环境下的支撑软件,其中主要叙述工作站机群平台上所采用的高效的编程环境MPI。在此基础上针对应急系统中的救援物资调度决策过程,对原始道路图进行预处理,建立其相应的网络拓扑关系,将应急决策支持系统中最短路径问题用图论术语描述。 其次,论文重点分析遗传算法固有的隐式并行性,结合主从并行程序设计特点,提出了工作站机群环境中基于MPI求解最短路径的并行遗传算法,并将模拟退火算法和多种群并行遗传算法相结合,对并行算法加以改进,即利用Boltzmann机制接收交叉和变异后的个体,避免遗传算法中存在的早熟收敛问题,增强算法的全局收敛性。在该算法并行设计的划分、通讯、组合和映射四个过程中,提出遗传算法初始种群的划分原则;利用MPI消息传递的六个基础通信子集在各种群间进行通信和传播各子种群的最优解;运用组合法,以保持灵活性,减
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