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基于MapReduce离散萤火虫群优化算法的服务选择方法
被引量:
2
1
作者
胡鹏威
倪志伟
+1 位作者
伍章俊
张霖
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期211-218,225,共9页
针对云计算环境下求解大规模的Web服务选择问题,提出基于MapReduce模式的并行离散萤火虫群优化算法。该算法重新定义个体的编码,计算个体间的距离,改进位置更新,提高高维空间中的搜索能力,并采用分群分治思想和理想点方法进行优化,以避...
针对云计算环境下求解大规模的Web服务选择问题,提出基于MapReduce模式的并行离散萤火虫群优化算法。该算法重新定义个体的编码,计算个体间的距离,改进位置更新,提高高维空间中的搜索能力,并采用分群分治思想和理想点方法进行优化,以避免过早陷入局部最优,提高处理大规模问题的能力。实验结果表明,该算法在求解服务选择问题上具有可行性和有效性,且扩展性较好。
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关键词
服务选择
服务质量全局最优
MapReduce模式
离散萤火虫群优化算法
分群分治
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职称材料
融合基于MapReduce并行改进二元蚁群算法与分形维数的属性选择方法
被引量:
11
2
作者
许力分
倪志伟
+2 位作者
朱旭辉
贾凯
伍章俊
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
2019年第6期918-933,共16页
属性选择是数据挖掘领域用于降低数据特征维度的预处理方法.针对大数据环境下高维数据的属性约简问题,提出了融合基于MapReduce并行改进二元蚁群算法与分形维数的属性选择方法.首先,引入了参数控制的位置更新策略、对蚂蚁个体与种群进...
属性选择是数据挖掘领域用于降低数据特征维度的预处理方法.针对大数据环境下高维数据的属性约简问题,提出了融合基于MapReduce并行改进二元蚁群算法与分形维数的属性选择方法.首先,引入了参数控制的位置更新策略、对蚂蚁个体与种群进行交叉变异、重新定义阻塞机制的信息素更新,提出了并行改进的二元蚁群算法MRIBACO.其次,以并行二元蚁群算法作为离散解空间的搜索策略,结合分形维数提出了属性选择模型.在6个UCI数据集上的实验结果表明,较其他方法计算效率更优,同时表明了其有效性与稳定性.
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关键词
属性选择
分形理论
二元蚁群优化算法
MAPREDUCE
分群分治
原文传递
题名
基于MapReduce离散萤火虫群优化算法的服务选择方法
被引量:
2
1
作者
胡鹏威
倪志伟
伍章俊
张霖
机构
合肥工业大学管理学院
合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期211-218,225,共9页
基金
国家高技术研究发展计划项目(2015AA042101)
国家自然科学基金重大研究计划项目(91546108)
国家自然科学基金(71271071)
文摘
针对云计算环境下求解大规模的Web服务选择问题,提出基于MapReduce模式的并行离散萤火虫群优化算法。该算法重新定义个体的编码,计算个体间的距离,改进位置更新,提高高维空间中的搜索能力,并采用分群分治思想和理想点方法进行优化,以避免过早陷入局部最优,提高处理大规模问题的能力。实验结果表明,该算法在求解服务选择问题上具有可行性和有效性,且扩展性较好。
关键词
服务选择
服务质量全局最优
MapReduce模式
离散萤火虫群优化算法
分群分治
Keywords
service selection
global optimum of Quality of Service (QoS)
MapReduce mode
discrete glowworm swarm optimization algorithm
divide conquer and group
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
融合基于MapReduce并行改进二元蚁群算法与分形维数的属性选择方法
被引量:
11
2
作者
许力分
倪志伟
朱旭辉
贾凯
伍章俊
机构
合肥工业大学管理学院
合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室
出处
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
2019年第6期918-933,共16页
基金
国家自然科学基金重大研究计划培育项目(91546108),国家自然科学基金重大项目(91490725),国家自然科学基金创新群体项目(71521001)
安徽省自然科学基金(1908085QG298)
+1 种基金
国家重点研发计划(2016YFF0202604)
中央高校基本科研业务费专项资金(JZ2019HGTA0053,JZ2019HGBZ0128)资助课题
文摘
属性选择是数据挖掘领域用于降低数据特征维度的预处理方法.针对大数据环境下高维数据的属性约简问题,提出了融合基于MapReduce并行改进二元蚁群算法与分形维数的属性选择方法.首先,引入了参数控制的位置更新策略、对蚂蚁个体与种群进行交叉变异、重新定义阻塞机制的信息素更新,提出了并行改进的二元蚁群算法MRIBACO.其次,以并行二元蚁群算法作为离散解空间的搜索策略,结合分形维数提出了属性选择模型.在6个UCI数据集上的实验结果表明,较其他方法计算效率更优,同时表明了其有效性与稳定性.
关键词
属性选择
分形理论
二元蚁群优化算法
MAPREDUCE
分群分治
Keywords
Attribute selection
fractal theory
binary ant colony optimization algorithm
MapReduce
divide conquer and group
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MapReduce离散萤火虫群优化算法的服务选择方法
胡鹏威
倪志伟
伍章俊
张霖
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018
2
下载PDF
职称材料
2
融合基于MapReduce并行改进二元蚁群算法与分形维数的属性选择方法
许力分
倪志伟
朱旭辉
贾凯
伍章俊
《系统科学与数学》
CSCD
北大核心
2019
11
原文传递
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