本文關(guān)鍵詞：基于MapReduce模型的分布式粒子群算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：通過對傳統(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)化問題時求解效率和精度明顯下降等問題。在粒子群進(jìn)化過程中,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MapReduce模型實現(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500維、1 000維的標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)上仿真試驗,結(jié)果顯示該算法具有良好的優(yōu)化性能。
【作者單位】： 九江學(xué)院信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 粒子群 并行 大規(guī)模優(yōu)化 分布式 MapReduce模型
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61364025) 武漢大學(xué)軟件工程國家重點實驗室開放基金資助項目(SKLSE2012-09-39) 江西省教育廳科學(xué)技術(shù)資助項目(GJJ13729,GJJ14742)
【分類號】：TP18
【正文快照】： 網(wǎng)絡(luò)出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/37.1391.T.20160922.0855.002.html0引言粒子群優(yōu)化算法(particle swarm optimization,PSO)是模擬鳥類撲食行為的群體智能算法[1],由KENNDY J等人于1995年提出。PSO算法簡單、需要調(diào)整的參數(shù)少,具有較高的收斂速度、魯棒性等特

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  本文關(guān)鍵詞：基于MapReduce模型的分布式粒子群算法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：492987