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粗粒度并行遗传算法的MapReduce并行化实现
被引量:
6
1
作者
程兴国
肖南峰
《重庆理工大学学报(自然科学)》
CAS
2013年第10期66-70,74,共6页
针对粗粒度并行遗传算法的特点,给出了MapReduce编程模型实现遗传算法的方法。将随机生成的初始种群分割成若干个子种群,用Map方法实现单个子种群的传统遗传算法。各个子种群在不同的Node上相互独立地并发执行个体适应值计算、选择、交...
针对粗粒度并行遗传算法的特点,给出了MapReduce编程模型实现遗传算法的方法。将随机生成的初始种群分割成若干个子种群,用Map方法实现单个子种群的传统遗传算法。各个子种群在不同的Node上相互独立地并发执行个体适应值计算、选择、交叉和变异等操作,在Partition环节将每个子群所提取的最优个体迁移到其他子种群中,以实现各个子种群的共同进化。该方法充分利用了MapReduce的高度并行性,提高了算法的效率,同时在一定程度上克服了过早收敛和局部最优解问题。
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关键词
遗传算法
粗粒度并行遗传算法
MAPREDUCE
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题名
粗粒度并行遗传算法的MapReduce并行化实现
被引量:
6
1
作者
程兴国
肖南峰
机构
华南理工大学计算机科学与工程学院
出处
《重庆理工大学学报(自然科学)》
CAS
2013年第10期66-70,74,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61171141)
广东省产学研省部合作专项资金资助项目(2012B091100448)
文摘
针对粗粒度并行遗传算法的特点,给出了MapReduce编程模型实现遗传算法的方法。将随机生成的初始种群分割成若干个子种群,用Map方法实现单个子种群的传统遗传算法。各个子种群在不同的Node上相互独立地并发执行个体适应值计算、选择、交叉和变异等操作,在Partition环节将每个子群所提取的最优个体迁移到其他子种群中,以实现各个子种群的共同进化。该方法充分利用了MapReduce的高度并行性,提高了算法的效率,同时在一定程度上克服了过早收敛和局部最优解问题。
关键词
遗传算法
粗粒度并行遗传算法
MAPREDUCE
Keywords
genetic
algorithm
(GA)
coarse-grained parallel genetic algorithm (cgpga)
MapReduce
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
粗粒度并行遗传算法的MapReduce并行化实现
程兴国
肖南峰
《重庆理工大学学报(自然科学)》
CAS
2013
6
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