基于MapReduce模型的分布式粒子群算法
作者：范德斌; 鄧長(zhǎng)壽; 袁斯昊; 譚旭杰; 董小剛 九江學(xué)院信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院; 江西九江332005
摘要：通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)的單種群粒子群算法的分析，提出一種基于MapReduce模型的分布式粒子群算法，解決粒子群算法在求解大規(guī)模優(yōu)化問(wèn)題時(shí)求解效率和精度明顯下降等問(wèn)題。在粒子群進(jìn)化過(guò)程中，粒子速度和位置的更新采用慣性權(quán)重的方法，其權(quán)重值線性遞減，并且利用多子群進(jìn)化策略，提高算法的收斂精度。通過(guò)MapReduce模型實(shí)現(xiàn)算法的并行化，有效提高算法求解效率。選取目前比較流行的幾種算法，并在13個(gè)500維、1000維的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)上仿真試驗(yàn)，結(jié)果顯示該算法具有良好的優(yōu)化性能。
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山東工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)雜志
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