【摘要】：傳統(tǒng)遺傳算法存在早熟現(xiàn)象,而且其在海量數(shù)據(jù)模型下的求解精度和可擴(kuò)展性也有待提高。為了改進(jìn)上述問(wèn)題,在研究孤島模型和細(xì)粒度模型優(yōu)勢(shì)基礎(chǔ)上,利用遺傳算法自身的并行性,提出一種仿細(xì)粒度的粗粒度并行模型,基于Spark實(shí)現(xiàn)了一種雙層并行的遺傳算法。將改進(jìn)算法應(yīng)用于旅行商問(wèn)題Berlin52數(shù)據(jù)集的求解,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的并行模型相比,改進(jìn)后的算法可以明顯縮短計(jì)算時(shí)間,增大搜索范圍,早熟現(xiàn)象也得到了改善。
[Abstract]:The traditional genetic algorithm has the phenomenon of premature, and its precision and expansibility in the mass data model need to be improved. In order to improve the above-mentioned problems, on the basis of studying the advantages of island model and fine-grained model, a coarse-grained parallel model simulating fine-grained genetic algorithm is proposed by using the parallelism of genetic algorithm itself, and a double-layer parallel genetic algorithm is implemented based on Spark. The improved algorithm is applied to solve the Berlin52 data set of traveling Salesman problem. The experimental results show that the improved algorithm can obviously shorten the computing time, enlarge the search range and improve the premature phenomenon compared with the traditional parallel model.
【作者單位】： 河北工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與軟件學(xué)院;河北省大數(shù)據(jù)計(jì)算重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：天津市應(yīng)用基礎(chǔ)與前沿技術(shù)研究計(jì)劃資助項(xiàng)目(13JCQNJC00200) 河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(F2015202311)
【分類(lèi)號(hào)】：TP18

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本文編號(hào)：2451142