【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展性也有待提高。為了改進上述問題,在研究孤島模型和細粒度模型優(yōu)勢基礎(chǔ)上,利用遺傳算法自身的并行性,提出一種仿細粒度的粗粒度并行模型,基于Spark實現(xiàn)了一種雙層并行的遺傳算法。將改進算法應(yīng)用于旅行商問題Berlin52數(shù)據(jù)集的求解,實驗結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的并行模型相比,改進后的算法可以明顯縮短計算時間,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)大學計算機科學與軟件學院;河北省大數(shù)據(jù)計算重點實驗室;
【基金】：天津市應(yīng)用基礎(chǔ)與前沿技術(shù)研究計劃資助項目(13JCQNJC00200) 河北省自然科學基金資助項目(F2015202311)
【分類號】：TP18

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本文編號：2451142