基于Spark的并行遗传算法研究

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文件名称：基于Spark的并行遗传算法研究
文件大小：1.7MB
文件格式：PDF
更新时间：2021-07-12 09:16:23
大数据 当前Spark分布式编程框架由于内存计算得到了快速发展,相对于传统Map Reduce并行编程模型在迭代运算上有明显优势。针对串行遗传算法处理大规模问题能力有限的现状,提出了一种基于Spark平台的粗粒度并行遗传算法(SPGA)。该方法利用Spark框架并行实现了遗传算法的选择、交叉和变异操作,并对并行操作算子的性能进行了分析,优化了算法并行化实现方案,极大地提高了遗传算法全局搜索效率。实验结果表明,新的并行遗传算法在收敛速度上有显著的提高,能够很好地提高优化效率。