【摘 要】
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遗传算法求解多峰函数极值需进行反复多次的迭代运算,面对大数据样本时会出现运算效率过低的现象,这极大地限制了遗传算法的实际应用。经典Hadoop并行平台可在一定程度上提高
【机 构】
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中国矿业大学物联网（感知矿山）研究中心,矿山互联网应用技术国家地方联合工程实验室,中国矿业大学信息与控制工程学院,华东计算技术研究所航天产品部
【基金项目】
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国家自然科学基金（61471361,41302203）
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遗传算法求解多峰函数极值需进行反复多次的迭代运算,面对大数据样本时会出现运算效率过低的现象,这极大地限制了遗传算法的实际应用。经典Hadoop并行平台可在一定程度上提高遗传算法的运行效率,而新一代Spark并行平台可以更加充分地发挥遗传算法的并行潜能。设计并实现了基于Spark的并行遗传算法,在各个子节点上并行执行子种群个体的交叉、变异等操作,达到了高度并行化进化种群以高效求取多峰函数极值的目的。为方便比较,同时设计并实现了单机及Hadoop平台下的相应算法。实验结果表明,处理大数据样本时,相比传统单机和Hadoop平台,基于Spark的并行化遗传算法显著降低了求解多峰函数极值的耗时,大幅提高了算法的效率;同时,由于其并行计算带来的强大随机性,也有效避免了种群单一过早收敛的问题,提高了算法的准确性。
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