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SparkDE:一种基于RDD云计算模型的并行差分进化算法
被引量:
4
1
作者
谭旭杰
邓长寿
+3 位作者
董小刚
袁斯昊
吴志健
彭虎
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第9期116-119,139,共5页
云计算MapReduce并行编程模型广泛应用于数据密集型应用领域,基于该模型的开源平台Hadoop在大数据领域获得了成功应用。然而,对于计算密集型任务,特别是迭代运算,频繁启动Map和Reduce过程将导致负载过大,影响计算效率。弹性分布式数据集...
云计算MapReduce并行编程模型广泛应用于数据密集型应用领域,基于该模型的开源平台Hadoop在大数据领域获得了成功应用。然而,对于计算密集型任务,特别是迭代运算,频繁启动Map和Reduce过程将导致负载过大,影响计算效率。弹性分布式数据集(RDD)是一种基于内存的集群计算模型,有效地支持迭代运算,能够克服负载过大的问题。因此提出基于RDD模型的并行差分进化算法SparkDE。SparkDE首先将整个种群划分为若干个独立岛,然后将一个岛对应RDD中的一个分区,每个岛在RDD的一个分区中独立进化指定代数后,利用迁移算子在岛之间交换信息。利用标准测试问题对SparkDE、基于MapReduce模型的MRDE和基本DE进行对比实验研究。实验结果表明SparkDE求解精度高,计算速度快,加速效果明显,可以作为云计算平台的下一代优化器。
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关键词
并行差分进化算法
岛模型
弹性分布式数据集
转换操作
控制操作
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职称材料
题名
SparkDE:一种基于RDD云计算模型的并行差分进化算法
被引量:
4
1
作者
谭旭杰
邓长寿
董小刚
袁斯昊
吴志健
彭虎
机构
九江学院信息科学与技术学院
武汉大学软件工程国家重点实验室
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第9期116-119,139,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61364025)
武汉大学软件工程重点实验室开放基金资助项目(SKLSE2012-09-39)
+1 种基金
江西省教育厅科学技术资助项目(GJJ13729
GJJ14742)资助
文摘
云计算MapReduce并行编程模型广泛应用于数据密集型应用领域,基于该模型的开源平台Hadoop在大数据领域获得了成功应用。然而,对于计算密集型任务,特别是迭代运算,频繁启动Map和Reduce过程将导致负载过大,影响计算效率。弹性分布式数据集(RDD)是一种基于内存的集群计算模型,有效地支持迭代运算,能够克服负载过大的问题。因此提出基于RDD模型的并行差分进化算法SparkDE。SparkDE首先将整个种群划分为若干个独立岛,然后将一个岛对应RDD中的一个分区,每个岛在RDD的一个分区中独立进化指定代数后,利用迁移算子在岛之间交换信息。利用标准测试问题对SparkDE、基于MapReduce模型的MRDE和基本DE进行对比实验研究。实验结果表明SparkDE求解精度高,计算速度快,加速效果明显,可以作为云计算平台的下一代优化器。
关键词
并行差分进化算法
岛模型
弹性分布式数据集
转换操作
控制操作
Keywords
parallel differential evolution
,
island model
,
resilient distributed datasets
,
transformation operation
,
actionoperation
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
SparkDE:一种基于RDD云计算模型的并行差分进化算法
谭旭杰
邓长寿
董小刚
袁斯昊
吴志健
彭虎
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016
4
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