9、并行与分布式实现模型及网页颜色对比度补偿技术

并行与分布式实现模型及网页颜色对比度补偿技术

并行遗传算法

遗传算法（GAs）是受遗传学和自然进化原理启发的搜索算法，其重要操作包括繁殖、变异、适应度评估和选择（竞争）。GAs 可在多个层面实现并行化：
- 适应度评估层面 ：通常采用“主 - 从”模型实现，在该模型中，每个个体的适应度在不同处理器上同时评估。此架构属于“控制集中、数据复制”类别，可在共享内存多处理器和分布式内存机器上实现。
- 个体或种群层面 ：引入了诸如群体、迁移和拓扑等额外概念，受自然种群倾向于具有空间结构这一观察结果的启发，主要有岛屿模型和细胞模型。
- 岛屿模型 ：具有地理上分离的相对较大规模的子种群，子种群可根据各种模式允许一些个体从一个子种群迁移到另一个子种群，从而不时交换信息。
- 细胞模型 ：个体被放置在一个大型环形一维或二维网格上，每个网格位置放置一个个体。所有个体的适应度评估同时进行，选择、繁殖和交配在小邻域内局部进行。从实现角度看，这两种模型常适用于分布式内存系统，属于“控制分布式、数据复制、分布式内存”类别。

下面用 mermaid 流程图展示岛屿模型和细胞模型的大致流程：

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