面向地学信息领域垂直搜索引擎设计与实现

垂直搜索引擎是搜索引擎领域的行业化分工,根据地学信息领域的行业特征、整体需求及其工作流程,在Nutch开源搜索引擎平台上添加了"庖丁解牛"中文分词算法、主题相关度评分算法、"主题词管理"选项等技术,建立了基于网络蜘蛛模型的面向地学信息领域的垂直搜索引擎。经过测试及结果比较,该系统相对于通用搜索引擎有明显的优势,使地学信息的定位和查找更加准确。该系统具有良好的扩展性和通用性,对垂直搜索引擎的研究和开发具有一定的借鉴作用。

并行计算在MOEA/D-EGO算法中的应用

在MOEA/D-EGO算法中,当建模样本点集合元素太多和种群规模较大时,会导致算法运行时间过长.为了减少MOEA/D-EGO算法的运行时间,文章对MOEA/D-EGO算法的建模过程和种群优化过程同时并行化.在综合考虑实验条件限制的情况下,使用了基于主从式的并行模型,模型在充分考虑计算机资源的使用效率与负载均衡等因素下,增加了主进程的任务,主进程不仅需要为子进程分配计算任务、分发数据、进行算法配置、收集子进程返回的计算结果,还需要参与子进程的任务,完成与子进程相当量的计算任务.实验结果表明文章的并行MOEA/D-EGO算法能有效求解多目标优化问题,且能够大幅缩短算法运行时间.