本文關(guān)鍵詞：MapReduce模型下的分布式差分進化算法

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【摘要】：差分進化算法簡單、高效且魯棒性好.然而在求解大規(guī)模優(yōu)化問題時,其性能隨著問題維度的增加會迅速降低.針對此問題,提出一種基于MapReduce編程模型的分布式差分進化算法.算法采用改進的精英學習策略和島模型兩種機制,提高算法的收斂精度.利用MapReduce并行編程模型,構(gòu)建分布式差分進化算法,并將其部署到分布式集群Hadoop上.利用13個標準測試問題進行仿真實驗,實驗結(jié)果表明該算法求解精度高,且具有較好的加速比和擴展性,是求解大規(guī)模優(yōu)化問題的有效方法.
【作者單位】： 九江學院信息科學與技術(shù)學院;武漢大學軟件工程國家重點實驗室;燕山大學信息科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61364025)資助 武漢大學軟件工程國家重點實驗室開放基金項目(SKLSE2012-09-39)資助 江西省教育廳科學技術(shù)項目(GJJ13729,GJJ14742)資助 九江學院科研項目(2013KJ27,2014KJYB034,2015LGYB29)資助
【分類號】：TP18
【正文快照】： 1引言互聯(lián)網(wǎng)時代各領(lǐng)域的數(shù)據(jù)規(guī)模急速增長,由此產(chǎn)生的各種優(yōu)化問題的規(guī)模(維度)也呈指數(shù)級增長,使得大規(guī)模優(yōu)化問題成為當前的研究熱點之一.差分進化[1]算法結(jié)構(gòu)簡單、性能高效、魯棒性強,是具有競爭力的智能優(yōu)化算法之一.過去二十多年中,科學領(lǐng)域的研究成果以及工程領(lǐng)域的應(yīng)

【相似文獻】

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