基于Spark的并行遗传算法在温稠密物质状态方程构建中的应用

针对温稠密物质状态方程参数的确定问题,提出一种基于Spark的并行遗传算法,把参数问题转化为函数最优化问题。使用Scala语言编写算法程序,从温稠密物质的数据库中选取部分温度和压强数据,再用遗传算法产生新的参数值,采用最小二乘法确定适应度函数,进而确定温稠密物质状态方程的参数。与矩阵法相比,并行遗传算法运算结果的精度和稳定性更优。实验结果表明,基于Spark的并行遗传算法可以用来解决温稠密物质状态方程参数确定的问题。