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遺傳算法（Genetic Algorithm-- GA） ，是模擬達爾文的遺傳選擇和自然淘汰的生物進化過程的計算模型。
傳統的遺傳算法雖然具有隱含的并行性，但目前大多為串行遺傳算法。串行遺傳算法在解決一些實際問題時，由于需要較多的個體數量和大量的計算，使得進化過程比較緩慢，難以達到實時的要求。因此并行遺傳算法（ Parallel Genetic Alogrithm PGA）就受到了較大的重視，并且已經成為目前遺傳算法研究的主要課題。遺傳算法與并行計算機相結合，能把并行機的高速性和遺傳算法固有的并行性兩者的長處彼此結合起來。
本論文設計和實現了簡單遺傳算法（GA），和并行遺傳算法（PGA） 兩個例子。包括：
1. Rosenbrock函 數。2. TSP問題。
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