文件名称：寻优过程的设计-文本数据可视化表示
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更新时间：2024-07-05 21:29:11
hadoop
３．１ 进化过程的设计 首先从 ＨＤＦＳ中 读 取 初 始 种 群ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ， 将其切分为多个子种群ｓｐｌｉｔｓ，然后计算各个子种 Ｆｉｇｕｒｅ ３ Ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｈａｄｏｏｐ 图３ 基于 Ｈａｄｏｏｐ并行化ＧＡ流程图 群个体的Ｓｈｕｂｅｒｔ函数值，将函数值作为个体适应 度ｆｉｔｎｅｓｓ，并以键值对〈ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ，ｆｉｔｎｅｓｓ〉形式 作为 输 入，在 每 个ｓｐｌｉｔ上 创 建 各 自 独 立 的 Ｍａ－ ｐＲｅｄｕｃｅ任务，进行 交 叉、变 异、选 择，将 进 化 后 的 个体键值对〈ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ，ｆｉｔｎｅｓｓ〉存入 ＨＤＦＳ中。 伪代码如下： Ｂｅｇｉｎ 迭代次数ｔ＝０； ｗｈｉｌｅ（ｔ≤Ｔ）ｄｏ Ｉｎｐｕｔ预存的样本集； Ｓｔｅｐ １．切分种群给各节点； Ｓｔｅｐ ２．计算个体适应度ｆｉｔｎｅｓｓ； Ｓｔｅｐ ３．ｍａｐ成 键 值 对〈ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ，ｆｉｔｎｅｓｓ〉作 为 进 化输入； Ｓｔｅｐ ４．ｆｏｒ每个个体ｉ ｄｏ 交叉； 变异； 选择； ｅｎｄ ｆｏｒ ｉ Ｓｔｅｐ ５．覆盖迭代后的种群； ｔ＝ｔ＋１； ｅｎｄ ｗｈｉｌｅ Ｏｕｔｐｕｔ：进化后的〈ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｓ，ｆｉｔｎｅｓｓ〉。 ３．２ 寻优过程的设计 在求最优阶段，主要是判断终止条件，搜 索 种 群的最 大 值。在 满 足 终 止 条 件 时，解 码 种 群 获 取 Ｓｈｕｂｅｒｔ函数值 群，对 函 数 值 群 进 行 排 序，输 出 所 求函数的全局最大值及其对应的变量值。伪代码 如下： ２１２ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ＆Ｓｃｉｅｎｃｅ 计算机工程与科学 ２０１８，４０（２）