【摘 要】
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研究了基于多Agent的并行遗传算法，并将其应用于石油勘探的属性优化。针对常规遗传算法的不足，采用Agent构建多Agent系统实现了基于粗粒度的并行遗传算法，该算法能从进化环境中
【机 构】
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清华大学计算机科学与技术系,烟台大学计算机学院
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研究了基于多Agent的并行遗传算法，并将其应用于石油勘探的属性优化。针对常规遗传算法的不足，采用Agent构建多Agent系统实现了基于粗粒度的并行遗传算法，该算法能从进化环境中获取表征当前进化状态的有用信息，智能地监控调度GA的进化操作，在避免早熟的同时加快全局寻优，提高遗传算法搜索的效率，同时具有通讯开销小的特点。将该方法用于地震勘探属性优化，取得了良好的效果。
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