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基于PVM环境下的并行遗传算法研究的任务书
任务背景：
遗传算法（GA）是一种启发式搜索算法，通过模拟自然进化过程来寻找问题的最优解，被广泛应用于优化问题的求解。然而，随着问题规模的增大，传统的遗传算法面临着计算时间过长、收敛性能差等问题。为了解决这些问题，可以采用并行计算的方法来提高遗传算法的性能，PVM(parallelvirtualmachine)是一种可跨平台的并行计算环境，提供了多种并行计算的方法，具有广泛的应用价值。
任务内容：
本次研究的任务是在PVM环境下进行并行遗传算法的研究。具体包括以下内容：
1.综述并行遗传算法的研究现状和发展趋势，分析目前存在的问题和挑战。
2.了解PVM环境的特点和功能，设计并行遗传算法的并行框架。
3.实现基于PVM的并行遗传算法，包括种群初始化、个体选择、交叉变异等操作，考虑如何充分利用并行计算资源，提高算法的性能。
4.进行算法的性能测试和实验分析，比较并行算法与串行算法的效率和效果，验证并行算法的有效性与可行性。
5.根据实验结果，总结并行遗传算法的优缺点，对未来的研究和应用方向进行展望。
任务成果：
1.综述报告，包括对并行遗传算法的现状和趋势分析，PVM环境的特点介绍和并行算法的设计框架。
2.并行遗传算法的实现代码，包括并行计算框架和算法实现部分。
3.算法实验数据和分析报告，包括算法的性能测试结果、效率和效果的比较分析、并行算法的优缺点总结等。
4.可操作的实现方式，包括环境配置、运行方式等。
5.总结报告，包括整个研究的结论和展望。