【摘要】：黑河流域水資源數(shù)據(jù)量龐大,數(shù)據(jù)關系復雜,應用常規(guī)技術進行優(yōu)化調(diào)度難度較大。本文針對黑河流域當前存在的水資源調(diào)度問題,應用大數(shù)據(jù)處理與進化計算技術,基于大數(shù)據(jù)計算框架Spark與并行化的粒子群算法,研究開發(fā)了黑河流域水庫群多目標優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)。在研究開發(fā)過程中,作者分析了黑河流域水資源優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)多個目標的特點,將多個目標轉化成單個目標,得到該問題的求解模型。接著研究了并行算法編程模型、用于優(yōu)化問題求解的粒子群算法及其并行化策略,以及基于Spark大數(shù)據(jù)計算框架的粒子群算法并行化方法。在理論與技術研究的基礎上,以Hadoop2.7.1、Sparkl.5.2、Spark on Yarn軟件為基礎,搭建了大數(shù)據(jù)支持平臺;在該平臺的分布式文件系統(tǒng)HDFS中存儲了獲取的黑河流域水資源數(shù)據(jù)。接著在Ubuntu Linux操作系統(tǒng)環(huán)境、Spark平臺下,應用Scala語言開發(fā)了基于粒子群算法的水庫群多目標優(yōu)化調(diào)度并行程序,實現(xiàn)了可處理水庫調(diào)度大數(shù)據(jù)、可高速運行調(diào)度優(yōu)化程序的水庫群多目標優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)。本調(diào)度系統(tǒng)的數(shù)據(jù)載入、程序運行、結果查詢等操作都是在Ubuntu Linux操作系統(tǒng)與Spark平臺、界面下進行,對于不熟悉Spark運行機制的普通使用者來說,使用困難極大。為了解決此問題,我們還開發(fā)了一個水庫群多目標優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)應用平臺,實現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的上傳、下載、刪除、查詢,以及需要Spark大數(shù)據(jù)平臺處理的應用程序任務的提交運行和SQL查詢等功能。本課題的研究開發(fā)工作,將為水資源優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)的高效運行起到積極的促進作用,對于基于Spark平臺的大數(shù)據(jù)并行編程的發(fā)展與應用也有很好的參考價值。
[Abstract]:Because of the huge amount of water resources in Heihe River Basin and the complex data relationship, it is difficult to apply conventional technology to optimal dispatching. In this paper, aiming at the problem of water resources scheduling in Heihe River Basin, big data processing and evolutionary computing techniques are applied to solve the problem, and a parallel particle swarm optimization (PSO) algorithm is proposed based on big data computational framework (Spark). A multi-objective optimal dispatching system for reservoirs in Heihe River Basin is developed. In the course of the research and development, the author analyzes the characteristics of the water resources optimal dispatching system in Heihe River Basin, transforms the multiple objectives into a single target, and obtains the solution model of the problem. Then the parallel algorithm programming model, the particle swarm optimization algorithm and its parallelization strategy are studied, and the parallelization method of particle swarm optimization algorithm based on Spark big data computing framework is also studied. On the basis of theoretical and technical research, big data support platform is built on the basis of Hadoop2.7.1,Sparkl.5.2,Spark on Yarn software, and the acquired water resources data in Heihe River Basin is stored in the distributed file system (HDFS) of the platform. Then under the Ubuntu Linux operating system environment and the Spark platform, the parallel program of multi-objective optimal operation of reservoir group based on particle swarm optimization algorithm is developed by using Scala language, and big data of reservoir dispatching can be processed. Multiobjective optimal dispatching system for reservoir groups with high speed operation optimization program. The data loading, program running and result querying of this scheduling system are all carried out under the Ubuntu Linux operating system and Spark platform, interface. It is very difficult for the common users who are not familiar with the running mechanism of Spark. In order to solve this problem, we have also developed an application platform of multi-objective optimal dispatching system for reservoir groups, which realizes big data's uploading, downloading, deleting and querying. As well as the Spark big data platform to handle the application task submission run and SQL query and other functions. The research and development of this subject will play a positive role in promoting the efficient operation of water resources optimal dispatching system, and it will also have a good reference value for the development and application of big data parallel programming based on Spark platform.
【學位授予單位】：西安理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP18;TV697.1

【參考文獻】

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本文編號：2299088