傳統(tǒng)遺傳算法求解計算密集型任務(wù)時，適應(yīng)度函數(shù)的執(zhí)行時間增加相當(dāng)快，致使當(dāng)種群規(guī)?；蛘哌M(jìn)化代數(shù)增大時，算法的收斂速度非常緩慢?；诖?，設(shè)計了“粗粒度一主從式”混合式并行遺傳算法（ HBPCA），并在目前TOP500上排名第一的超級計算機(jī)神威“太湖之光”平臺上實現(xiàn)。該算法模型采用兩級并行架構(gòu)，結(jié)合了MPI和Athread兩種編程模型，與傳統(tǒng)在單核或者一級并行構(gòu)架的多核集群上實現(xiàn)的遺傳算法相比，在申威眾核處理器上實現(xiàn)了二級并行，并得到了更好的性能和更高的加速比。實驗中，當(dāng)從核數(shù)為16×64時，最大加速比達(dá)到544，從核加速比超過31。