基于MapReduce模型的分布式粒子群算法

发布时间：2017-06-28 07:19

  本文关键词：基于MapReduce模型的分布式粒子群算法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：通过对传统的单种群粒子群算法的分析,提出一种基于MapReduce模型的分布式粒子群算法,解决粒子群算法在求解大规模优化问题时求解效率和精度明显下降等问题。在粒子群进化过程中,粒子速度和位置的更新采用惯性权重的方法,其权重值线性递减,并且利用多子群进化策略,提高算法的收敛精度。通过MapReduce模型实现算法的并行化,有效提高算法求解效率。选取目前比较流行的几种算法,并在13个500维、1 000维的标准测试函数上仿真试验,结果显示该算法具有良好的优化性能。
【作者单位】： 九江学院信息科学与技术学院;
【关键词】： 粒子群 并行 大规模优化 分布式 MapReduce模型
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61364025) 武汉大学软件工程国家重点实验室开放基金资助项目(SKLSE2012-09-39) 江西省教育厅科学技术资助项目(GJJ13729,GJJ14742)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 网络出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/37.1391.T.20160922.0855.002.html0引言粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)是模拟鸟类扑食行为的群体智能算法[1],由KENNDY J等人于1995年提出。PSO算法简单、需要调整的参数少,具有较高的收敛速度、鲁棒性等特

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